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          首頁 > 商務會議 > IT互聯網會議 > 4月Python人工智能之Pytorch深度學習高級實戰遠程直播研修班 更新時間:2020-03-23T16:43:43

          4月Python人工智能之Pytorch深度學習高級實戰遠程直播研修班
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          課程認證

          4月Python人工智能之Pytorch深度學習高級實戰遠程直播研修班 已截止報名

          會議時間:2020-04-10 19:30至 2020-04-10 22:30結束

          會議地點: 線上會議  詳細地址會前通知   周邊酒店預訂

          主辦單位: 中科圖云

          發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

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                會議介紹

                會議內容 主辦方介紹


                4月Python人工智能之Pytorch深度學習高級實戰遠程直播研修班

                4月Python人工智能之Pytorch深度學習高級實戰遠程直播研修班宣傳圖

                一、課程簡介

                PyTorch是一個開源的Python機器學習庫,用于自然語言處理等應用程序,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch。它是一個基于Python的可續計算包;目前已經成為深度學習領域的主流框架。為了加強數據科學的創新發展和技術應用,打造人工智能與大數據專業技術人才隊伍,全面掌握機器學習、深度學習原理,理解編程實現方法,對機器學習、深度學習運作機制有清晰全面的認識,我單位結合疫情期間的特殊情況,將于近期舉辦“Python人工智能之Pytorch深度學習高級實戰”研修班。


                二、課程目標

                1,掌握深度強化學習的Pytorch運行環境搭建,并通過實際的案例進行解釋,掌握Pytorch在該領域(計算機視覺、語音識別、自然語言處理等)最關鍵技術的原理以及技術應用過程;掌握神經網絡算法;理解算法應用場景;通過項目化的教學方式入手講解知識點,理論結合實操,帶領學員完成實際應用任務。

                2,通過實際項目案例掌握該技術的實際應用掌握深度強化模型訓熟練掌握深度學習核心技術、主要模型、實踐技巧,掌握數據價值的深度挖掘;理解深度強化的思維方式和關鍵技術,初步勝任使用Pytorch進行深度學習工作。




                三、課程特點

                ??????1,培訓采用全案例教學模式,不僅適合零基礎的初學者,同時也適合經驗較為豐富的操作者。

                2,課程強調動手操作;內容以代碼落地為主,以理論講解為根,以公式推導為輔。講解深度強化學習的模型理論和代碼實踐,從根本上解決如何使用模型、優化模型的問題。

                3,課程重視代碼實踐,使用金融、氣象、農業、交通、安防等工業界實際數據(數據已脫敏)進行深度與強化學習模型的落地應用。




                四、課程對象

                各高等院校大數據相關學科、計算機、軟件、信息管理、統計、電子商務、金融、工商管理、數理統計專業等科研、教學帶頭人,骨干教師、博士生、碩士生。

                查看更多

                會議日程

                (最終日程以會議現場為準)


                培訓內容

                第一天

                1講:機器學習簡介及PyTorch基礎

                1.?????機器學習簡介

                2.?????Python及其機器學習、深度學習工具棧

                3.?????機器學習應用案例(分類、回歸、聚類等)

                4.?????PyTorch簡介

                5.?????PyTorch基礎概念之Tensor

                6.?????PyTorch基礎概念之autograd

                7.?????TensorBoardvisdom簡介

                2講:深度神經網絡與PyTorch

                1.??深度學習簡介

                2.??PyTorch的神經網絡工具箱

                3.??邏輯回歸及其PyTorch實現

                4.??感知器及其PyTorch實現

                5.??前饋神經網絡與反向傳播算法

                6.??PyTorch與個性化數據集

                7.??深度學習訓練技巧

                8.??案例:

                ????8.1?手寫數字識別

                ?8.2?物品識別

                ?8.3 CIFAR-10圖像分類

                ?8.4?使用神經網絡進行房價預測

                第二天

                3講:卷積神經網絡及其PyTorch實現

                1.??卷積神經網絡基礎

                2.??PyTorch中的卷積神經網絡

                2.1?卷積操作

                2.2?功能操作(激活函數、池化操作等)

                2.3?卷積神經網絡的訓練

                3.??幾種經典的卷積神經網絡架構

                3.1 LeNet-5

                3.2 AlexNet

                3.3 VGG

                3.4 GoogleNet

                3.5 ResNet

                4.?卷積神經網絡應用案例及其PyTorch實現

                4.1?新聞文本分類案例解析

                4.2?圖像分類案例解析

                4.3?風格遷移案例解析

                4講:循環神經網絡及其PyTorch實現

                1.??循環神經網絡(RNN)基本概念

                2.??基礎RNN及其PyTorch實現

                3.??循環神經網絡的訓練

                4.??循環神經網絡的變體

                4.1 LSTM

                4.2 GRU

                5.??循環神經網絡應用案例

                5.1?自然語言處理之詞嵌入

                5.2?機器翻譯

                第三天

                5講:生成式深度學習與深度強化學習及其PyTorch實現

                1.??生成式深度學習簡介

                2.??自編碼器

                2.1?棧式自編碼器的PyTorch實現

                2.2?降噪自編碼器的PyTorch實現

                2.3?稀疏自編碼器的PyTorch實現

                2.4?變分自編碼器的PyTorch實現

                3.??案例:利用變分自編碼器進行圖像生成

                4.??生成對抗網絡(GANs)基礎及其PyTorch實現

                5.??常見的生成對抗網絡架構

                ????5.1 DCGAN

                ????5.2 CGAN

                ????5.3 CycleGAN

                6.??生成對抗網絡應用案例

                6.1?卡通頭像生成案例解析

                6.2?圖像補全案例解析

                6.3?自然語言處理中的生成對抗網絡應用

                7.??深度學習與強化學習

                8.??案例:利用深度Q-Learning進行吃豆人游戲

                6講:更多深度學習主題及案例

                1.??使用深度學習解決計算機視覺問題

                2.??目標檢測與語義分割

                3.??案例:利用深度學習進行肺炎自動分割

                4.??案例:利用深度學習進行鋼材缺陷檢測

                5.??案例:利用LSTM進行文本生成

                6.??案例:深度夢境(DeepDream)的PyTorch實現

                7.??PyTorch調試最佳實踐

                8.??深度學習的分布式訓練

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                會議嘉賓

                (最終出席嘉賓以會議現場為準)


                尹老師,數據科學家,浙江大學物理學博士,浙江某高校深度學習研究中心負責人,深度學習領域一線實戰專家,兼任某網絡科技上市公司大數據總監,受聘擔任多家大數據教學機構主講教師,開發多套python機器學習、網絡爬蟲與文本挖掘系列課程,10+年軟件開發數據產品經驗,熟悉R\Python\Javascript等多種編程語言,目前研究集中在推薦系統、文本挖掘、神經網絡等深度學習領域,具有豐富的統計建模、數據挖掘、大數據技術教學經驗。

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                參會指南

                會議門票


                費用標準

                培訓費1980元/人




                ?

                頒發證書:

                可以獲得:工業和信息化部頒發的證書。該證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明,以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。注:請學員提供2寸電子版照片(注明姓名)、身份證照片。(考試及證書費用可選500元/人)

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                溫馨提示
                酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
                退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

                還有若干場即將舉行的 Python大會

                猜你喜歡

                會議地點

                部分參會單位

                主辦方沒有公開參會單位
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