上海人工智能深度培訓(xùn)班

課程內(nèi)容介紹：

本學(xué)習(xí)培訓(xùn)偏重于應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)性,開展圖象,視頻語音,自然語言解決三一部分內(nèi)容,根據(jù)實(shí)踐活動與基礎(chǔ)理論并舉，根據(jù)基礎(chǔ)理論解讀，算法論述，算法可用情景，實(shí)例分析和編號實(shí)踐活動，及其對全新的人工智能技術(shù)算法的發(fā)展趨勢和網(wǎng)絡(luò)的剖析和介紹，使學(xué)生不但把握深度學(xué)習(xí)，人工智能技術(shù)行業(yè)常見算法，并且能夠在實(shí)戰(zhàn)演練中運(yùn)用深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)處理工作上的具體難題，進(jìn)而協(xié)助公司在人工智能技術(shù)時期技壓群雄占得主動權(quán)。

課程大綱：
1人工智能化和深度學(xué)習(xí)簡述
人工智能技術(shù)發(fā)展歷程
應(yīng)用領(lǐng)域簡述：如圖像識別技術(shù)，文本分析，算法
近期成效簡述：如增強(qiáng)學(xué)習(xí)，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)低動能的互聯(lián)網(wǎng)，one-shotleaning
軟件框架簡述，如sparkML，sklean，tensorflow，caffe，Theano
2圖像識別系統(tǒng)--卷積和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)CNN
卷積和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)歷史時間
卷積層介紹
池化層
全連接層
DropOut正則化
3應(yīng)用CNN開展語音識別技術(shù)
視頻語音與稀疏編碼
CNN算法在語音識別技術(shù)行業(yè)的運(yùn)用
4傳統(tǒng)式的自然語言解決技術(shù)性
NLP運(yùn)用簡述
怎樣表述英語的語法和詞義
wordnet與語言模型
N-gram新項目
傳統(tǒng)式語言模型的不夠
用RNN神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來完成語言模型
5自然語言解決--循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)RNN
RNN運(yùn)用簡述
時間序列分析LSTM模型
自然語言解決基本
雙重RNN與深層RNN
RNN完成實(shí)例
word2vecnetwork
6圖像鑒別實(shí)例
1)計劃方案介紹
實(shí)例介紹:業(yè)務(wù)流程作用和技術(shù)架構(gòu)介紹
AI算法和模型的選擇:各種各樣神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法的較為
技術(shù)性完成計劃方案的選擇:開源系統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的較為,TensorFlow,Caffe,
技術(shù)性完成計劃方案的選擇:商業(yè)服務(wù)計劃方案的歸納介紹
2)項目推進(jìn)的階段:
數(shù)據(jù)信息提前準(zhǔn)備階段:常見數(shù)據(jù)介紹,數(shù)據(jù)的尺寸,特點(diǎn)的選擇
模型訓(xùn)煉階段:超參的選擇,模型的優(yōu)化,過擬合難題,
預(yù)測分析階段:模型的點(diǎn)評
7語音識別技術(shù)實(shí)例
1)計劃方案介紹
實(shí)例介紹:系統(tǒng)軟件的業(yè)務(wù)流程作用和技術(shù)架構(gòu)
語音識別技術(shù)算法介紹:各種各樣神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法的較為
商業(yè)計劃方案介紹:訊飛科技語音識別技術(shù)系統(tǒng)軟件
2)新項目階段:
數(shù)據(jù)信息提前準(zhǔn)備階段:常見數(shù)據(jù)介紹,數(shù)據(jù)的尺寸,特點(diǎn)的選擇
模型訓(xùn)煉階段:超參的選擇,模型的優(yōu)化,過擬合難題,
預(yù)測分析階段:模型的點(diǎn)評
8自然語言解決實(shí)例-對話機(jī)器人
1)計劃方案介紹
實(shí)例介紹:對話機(jī)器人的應(yīng)用情景
應(yīng)用算法和技術(shù)性介紹:詞性標(biāo)注,RNN-LSTM
2)新項目階段:
數(shù)據(jù)信息提前準(zhǔn)備階段:提前準(zhǔn)備語料庫,詞性標(biāo)注的計劃方案選擇,詞性標(biāo)注部件的選擇
模型訓(xùn)煉階段:超參的選擇,模型的優(yōu)化,過擬合難題
預(yù)測分析階段:模型的點(diǎn)評和檢測
9別的受歡迎深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
GAN抵抗轉(zhuǎn)化成互聯(lián)網(wǎng)
增強(qiáng)學(xué)習(xí)簡述
TransferLearning

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