深度学习_赵卫东_企业内训课程

深度学习

培训讲师：赵卫东

讲师背景：
新技术新趋势专家—赵卫东（博士/副教授）【背景介绍】复旦大学软件学院副教授对外贸易大学大学MBA班讲师江南大学MBA讲师SAP大学联盟培训讲师【实战经验】在复旦大学软件学院,主要研究商务智能和大数据技术与应用。主要负责电子商务、大数据核心技详细>>

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深度学习详细内容

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深度学习
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
深度学习Deep Learning基本框架结构
1.Caffe      2.Tensorflow
3.Torch      4.MXNet
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
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
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. 3.RL实际应用；实现一个AlphaGo
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
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
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
总结

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