曙海教学优势
本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质，深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训课程以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。线上/线下/上门皆可,深度学习DeepLearning核心技术开发与应用培训课程专家,课程可定制,热线:4008699035。
大批企业和曙海
建立了良好的合作关系,合作企业30万+。曙海的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海的课程在业内有着响亮的知名度。
1、本次深度学习培训采用深入浅出的方法，结合实例，重点讲解Deep Learning框架模型、科学算法、训练过程技巧，使学员更有效的掌握Deep Learning核心技术及动手能力;
2、通过本次课程的学习，能够把握深度学习的技术发展趋势，可以熟练掌握深度学习核心技术、主要模型、实践技巧、并配以大量代码练习，同时针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，有效的提升学员解决复杂问题的能力;
一、深度学习Deep Learning基础和基本思想
1，人工智能概述、计算智能、类脑智能
3，机器学习概述、记忆学习、归纳学习、统计学习
4，深度学习的前生今世、发展趋势
5，人工神经网络、前馈神经网络、BP算法 、Hessian矩阵、结构性特征表示
二、深度学习Deep Learning基本框架结构
1，Caffe 2，Tensorflow
3，Torch 4，MXNet
三，深度学习Deep Learning-卷积神经网络
1，CNN卷积神经网络
卷积层(一维卷积、二维卷积)、池化层(均值池化、最大池化)
全连接层 激活函数层 Softmax层
2，CNN卷积神经网络改进
R-CNN (SPPNET) Fast-R-CNN Faster-R-CNN (YOLO、SSD)
3，深度学习的模型训练技巧
4，梯度下降的优化方法详解
四，深度学习Deep Learning-循环神经网络
1， RNN循环神经网络
梯度计算 BPTT
2，RNN循环神经网络改进
LSTM GRU Bi-RNN Attention based RNN
3，RNN实际应用 Seq2Seq的原理与实现
五、强化学习
1，强化学习的理论知识
2，经典模型DQN讲解
2， AlphaGo原理讲解
3， RL实际应用;实现一个AlphaGo
六，对抗性生成网络
1， GAN的理论知识
2， GAN经典模型CGAN，LAPGAN，DCGAN
3，GAN经典模型 INFOGAN，WGAN，S2-GAN
4，GAN实际应用 DCGAN提高模糊图片分辨率
5，GAN实际应用 InfoGAN做特定的样本生成
七、迁移学习
1，迁移学习的理论概述
2，迁移学习的常见方法
特征、实例、数据、深度迁移、强化迁移、研究案例
八、CNN应用案例
1，CNN与手写数字集分类
2，YOLO实现目标检测
3，PixelNet原理与实现
4，利用卷积神经网络做图像风格结合
九、深度学习Deep Learning的常用模型或者方法
1，AutoEncoder自动编码器
2，Sparse Coding稀疏编码
3，Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机
4，Deep BeliefNetworks深信度网络
5，Convolutional Neural Networks卷积神经网络
十、辅助课程
(1)疑难解答、分组讨论;
(2)关键问题解析;
