开始时间: | 2017-05-05 00:00 星期五 |
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结束时间: | 2017-05-08 17:30 星期一 |
举办地点: | 天善学院 edu.hellobi.com |
主办方: |
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《先机致胜,破冰AI!深度学习模型、框架与实战!》正在火爆参团中:
拼团链接: 先机致胜,破冰AI!深度学习模型、框架与实战!
课程名称:
先机致胜,破冰AI!深度学习模型、框架与实战!
课程定价:
原价:899
参团价:399
课程特色:
零基础入门。包含必备基础知识点,起步不再困扰;
通俗易懂。神经网络模型,理论与案例、实操结合,学以致用,生动翔实;
热点尽揽。当下深度学习最火两大框架caffe与tensorflow使用方法,实战演示;
实战致胜。四大项目实战(关键点定位,验证码识别,对抗生成网络、人脸检测),印象深刻,战力飙升。
主讲老师:
唐宇迪
深度学习领域多年一线实践研究专家,同济大学硕士。主要研究深度学习领域,计算机视觉,图像识别。精通机器学习,热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。乐于钻研,解开每一个问题,把复杂的问题简单表达呈现,能帮助更多的同学入门深度学习领域。
上线时间:
2017年5月10日上线
学习方式:
录播课程,开课即学
在线反复观看,有效期2年
录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑
课程大纲:
第一章:深度学习必备基础知识点
1.深度学习与人工智能简介
2.挑战与传统图像识别方法
3.前向传播之得分函数
4.前向传播之损失函数
5.梯度下降原理形象解读
6.反向传播过程实例演示
第二章:神经网络模型
1.神经网络整体架构
2.DEMO演示神经网络分类模型
3.激活函数
4.过拟合问题解决方案
5.参数初始化方法
第三章:神经网络案例实战
1.Python实现简易神经网络
2.感受神经网络的强大
3.基于cifar数据集的分类任务
4.构造神经网络进行真实数据集的分类
第四章:卷积神经网络
1.卷积神经网络模型效果
2.卷积层详解
3.卷积计算流程
4.卷积核涉及的参数
5.参数共享原则
6.卷积神经网络的反向传播
第五章:卷积神经网络案例实战
1.卷积神经网络的反向传播
2.实现卷积神经网络中的卷积层
3.实现卷积神经网络中的池化层
4.递归神经网络结构
5.RNN实现二进制加法器
6.LSTM网络简介
第六章:经典网络架构与技巧
1.经典神经网络架构ALEXNET与VGG分析
2.分类与回归任务
3.如何巧妙设计网络结构
4.数据增强策略
5.Transfer Learning
第七章:深度学习框架-Caffe
1.Caffe框架使用方法简介
2.数据层参数配置详解
3.各计算层参数配置详解
4.Solver超参数配置
第八章:Caffe框架使用案例实战
1.使用人脸数据集制作LMDB数据源
2.多label数据源之HDF5制作
3.训练配置好的网络模型
4.Python自定义网络结构
5.绘制网络结构图
6.生成网络配置文件
7.LOSS曲线绘制方法
8.使用训练好的模型进行分类任务
第九章:深度学习项目实战-人脸检测
1.人脸分类数据源
2.训练alexnet网络
3.多尺度人脸检测流程
4.代码完整实现
5.有缺点分析及改进
第十章:深度学习项目实战-关键点定位(基于Caffe)
1.人脸关键点检测算法框架(多阶段)
2.数据源制作及其坐标转换方法
3.对原始数据进行数据增强
4.完成第一阶段数据源制作
5.第一阶段网络训练
6.第二三阶段网络模型训练
7.网络参数初始化
8.训练网络模型并进行预测
8.项目效果及总结
第十一章:深度学习框架-Tensorflow基本使用方法
1.Tensorflow安装
2.基本计算单元-变量
3.常用基本操作
4.构造线性回归模型
5.Mnist数据集简介
6.逻辑回归框架
7.迭代完成逻辑回归模型
8.神经网络模型架构
9.训练神经网络
第十二章:深度学习框架-Tensorflow深度学习模型
1.卷积神经网络模型架构
2.卷积神经网络模型参数
3.模型的保存和读取
4.加载训练好的VGG网络模型
5.使用VGG模型进行测试
6.使用RNN处理Mnist数据集
7.RNN网络模型
8.训练RNN网络
第十三章:深度学习项目实战-验证码识别(基于tensorflow)
1.验证码数据生成
2.构造网络的输入数据和标签
3.卷积网络模型定义
4.迭代及测试网络效果)
第十四章:深度学习项目实战-对抗生成网络原理(基于tensorflow)
1.对抗生成网络形象解释
2.对抗生成网络工作原理
3.环境配置
4.构造判别网络模型
5.构造生成网络模型
6.构造损失函数
7.训练对抗生成网络
第十五章:深度学习项目实战-DIY生成你的数据集(DCGAN基于tensorflow)
1.DCGAN基本原理
2.DCGAN的网络模型架构
3.DIY你要生成的数据
4.配置参数
5.基于卷积的生成网络架构
6.基于卷积的判别网络
7.训练DCGAN网络
联系方式:
1、参团后,请加天善一号微信:tianshansoft01 ,发送参团成功截图;
2、手机:18516242756。
Q&A
1、团课成功后,如何使用学籍号开启学习之旅?
答:团课成功后,系统会自动发送一条拼团成功的信息给大家,包含了您个人信息姓名和电话以及学号。
请参考说明页面《如何使用学籍号》注册使用。
2、本次课程的上课形式是什么?
答:本次课程是录播视频学习课程,两年有效期内,可访问天善学院随时观看。
3、学习过程中有问题如何咨询。
答:完成课程报名后,将邀请您加入课程学员VIP交流群,在群内与讲师、课程助手及同学们沟通。另外亦可在天善问答社区提问,会有诸多顾问和同道为您解答。
4、看不了课程怎么办。
答:请使用谷歌浏览器观看课程视频,如仍无法解决,请联系课程助手协助查看。
5、有免费试听学习?
答:业务知识一站通,技术+业务,挣钱有门路!https://edu.hellobi.com/course/179/lessons可以免费试听。
6、更多优惠参见天善智能svip(2017年参团课程包含Excel BI、Python爬虫案例、Python机器学习、Python数据科学家、大数据、数据分析报告、数据分析师体系、深度学习、R语言案例等10套课程)