上海人工智能培訓(xùn)

課程簡介：
人工智能（ArtificialIntelligence），英文簡寫為AI。它是科學(xué)研究、開發(fā)設(shè)計用以仿真模擬、拓寬和拓展人的智能化的基礎(chǔ)理論、方式 、技術(shù)性及軟件系統(tǒng)的一門新的技術(shù)性科學(xué)。人工智能是電子計算機(jī)科學(xué)的一個支系，它妄圖掌握智能化的本質(zhì)，并生產(chǎn)制造出一種新的可以人們智能化類似的方法作出反映的智能機(jī)器，該行業(yè)的科學(xué)研究包含智能機(jī)器人、語言識別、圖像識別技術(shù)、自然語言理解解決和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等。人工智能從問世至今，基礎(chǔ)理論和技術(shù)性日漸完善，主要用途也不斷發(fā)展，能夠 構(gòu)想，將來人工智能產(chǎn)生的高科技產(chǎn)品，可能是人們聰慧的“器皿”。
人工智能是對人的意識、邏輯思維的信息內(nèi)容全過程的仿真模擬。人工智能并不是人的智能化，但能像人那般思索、也很有可能超出人的智能化。
人工智能是一門富有趣味性的科學(xué)，從業(yè)此項工作中的人務(wù)必明白電腦知識，社會心理學(xué)和社會學(xué)。人工智能是包含十分普遍的科學(xué)，它由不一樣的行業(yè)構(gòu)成，如深度學(xué)習(xí)，人工智能算法這些，總體而言，人工智能科學(xué)研究的一個關(guān)鍵總體目標(biāo)是使設(shè)備可以擔(dān)任一些一般必須人們智能化才可以進(jìn)行的繁雜工作中。但不一樣的時期、不一樣的人對這類“繁雜工作中”的理解是不一樣的

本新項目實際緊緊圍繞下列好多個層面進(jìn)行，深度學(xué)習(xí)原理：CNN，RNN等互聯(lián)網(wǎng)，Tensorflow課程內(nèi)容，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)：Caffe課程內(nèi)容，深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)演練演習(xí)：面部識別，深度學(xué)習(xí)：自然語言理解解決Word2Vec，深度學(xué)習(xí)演習(xí)：文本分類，具備較強(qiáng)的理論性與實際操作性。

課程大綱：
一.深度學(xué)習(xí)DeepLearning基本和基礎(chǔ)觀念
1.人工智能簡述、計算智能、類腦智能
3.深度學(xué)習(xí)簡述、記憶力學(xué)習(xí)培訓(xùn)、梳理學(xué)習(xí)培訓(xùn)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)
4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨向
5.人力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法、Hessian引流矩陣、結(jié)構(gòu)型特點表明
二．深度學(xué)習(xí)DeepLearning基礎(chǔ)框架剪力墻
1.Caffe
2.Tensorflow
3.3.Torch
4.MXNe
三．深度學(xué)習(xí)DeepLearning-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積層（一維卷積、二維卷積）、池化層（平均值池化、較大池化）
全連接層激活函數(shù)層Softmax層
2.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善
R-CNN（SPPNET）Fast-R-CNNFaster-R-CNN（YOLO、SSD）
3.深度學(xué)習(xí)的實體模型訓(xùn)煉方法
4.梯度下降的優(yōu)化方法詳細(xì)說明
四．深度學(xué)習(xí)DeepLearning-循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.RNN循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
梯度方向測算BPTT
2.RNN循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善
LSTMGRUBi-RNNAttentionbasedRNN
3.RNN具體運用Seq2Seq的原理與完成
五．增強(qiáng)學(xué)習(xí)
1.增強(qiáng)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識
2.經(jīng)典實體模型DQN解讀
3.AlphaGo原理解讀
4.RL具體運用；完成一個phaGo
六．競技性轉(zhuǎn)化成互聯(lián)網(wǎng)
1.GAN的基礎(chǔ)知識
2.GAN經(jīng)典實體模型CGAN.LAPGAN.DCGAN
3.GAN經(jīng)典實體模型INFOGAN.WGAN.S2-GAN
4.GAN具體運用DCGAN提升模糊不清圖片分辨率
5.GAN具體運用InfoGAN做特殊的樣版轉(zhuǎn)化成
七．遷移學(xué)習(xí)
1.遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論簡述
2.遷移學(xué)習(xí)的普遍方式 
特點、案例、數(shù)據(jù)信息、深層轉(zhuǎn)移、加強(qiáng)轉(zhuǎn)移、科學(xué)研究實例
八．CNN運用實例
1.CNN與手寫數(shù)字集歸類
2.YOLO完成目標(biāo)檢測
3.PixelNet原理與完成
4.運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖象設(shè)計風(fēng)格融合
九．小結(jié)

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