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深度学习原理及项目实战

   2018-04-14 09:30 ~ 18-04-14 17:00
   ( 北京 ) 海淀区东北旺西路8号中关村软件园3A楼三层1340室
   收费
   长风联盟

活动介绍

背景

2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》,将人工智能产业提升至国家战略层面。今年两会,“人工智能”不仅被首次写入政府工作报告,同时也成为代表委员们的热议话题。

随着人工智能(AI)特别是深度学习(Deep Learning)近年来的飞速发展,在多个领域的成功应用,已经成为当前学术界和各行业最炙手可热的研究应用方向。为了在人工智能时代取得先机,越来越多的企业寻求更加灵活和强大的深度学习能力。为帮助企业升级和转型,促进AI领域人才的培养,促进人工智能行业的发展,北京长风信息技术产业联盟将整合人工智能领域专家资源,推出人工智能系列公开课,欢迎大家参加! 

4月14日,特邀请曾在BAT公司从事过一线研发经验的资深讲师进行分享,详解最新的顶级会议论文的核心算法和思想,所选论文都是当今最主流和最有学习价值的算法如faster-rcnn,深度残差网络等。结合算法流程图,对于每一个复杂的算法总结成通俗易懂的原理思想,即便刚入门这个领域也能快速理解深度学习领域顶级的算法思想。

实战、干货是我们的课程核心!

智能时代,AI人才紧缺,年薪超50万起,从现在,学起!

【课程主题】

深度学习原理及项目实战

【适用人群】

深度学习、人工智能、机器学习爱好者

【培训时间】 

    2018年4月14日(周六)09:30-17:00

【主办单位】 

    北京长风信息技术产业联盟

【讲师介绍】

李嘉璇老师

李嘉璇,《TensorFlow 技术解析与实战》作者,TensorFlow交流社区(tf.greatgeekgrace.com)创始人,活跃于国内各大技术社区,知乎编程问题回答者。致力于人工智能的研究,对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用很有心得。有过上百篇论文阅读和深度学习经验,处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘经验,参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛。曾在BAT公司长期从事一线研发工作,目前研究构建高性能的神经网络模型及TensorFlow下的模型压缩工具链,包括模型量化、常数化、剪枝。

【课程大纲】

1Tensorflow基础             2、深度神经网络案例  

3、卷积神经网络与图像应用    4、海量图像训练预处理

5、图片识别的原理及应用案例  6Tensorboard工具与模型优化

本课程主要以深度学习技术应用于项目目的出发,前两部分从深度学习相关开发工具Anacond、Tensorflow、Python-OpenCV2的原理和神经网络原理开始,一步一步仔细讲解、分析、编程实现:卷积神经网络CNN中的各种技术细节,让大家更好的理解卷积层、池化层、激活层等运算实现方式,快速上手构建、编写自己的卷积神经网络。

随后加入TensorFlow的图像处理和自然语言处理上的实战内容,对于每一阶段,详解代码中每一行的意义,带领大家一步步完成整个网络模型。

深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景,选择多阶段检测的网络架构,对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源,实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式,从全局检测到单点校准,基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段,详解代码中每一行的意义,带领大家一步步完成整个网络模型。

【培训地点】 

海淀区东北旺西路8号中关村软件园3A楼三层1340室

【培训费用】

1000元/人(SDK会员8折)。

【报名咨询】

13611382540(电话&微信)

点击网址http://event.31huiyi.com/1313180217 可直接在线报名。

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