《深度学习》第二期,10月24日开课 已关闭

《深度学习》第二期,10月24日开课 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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价格: 899.00元

课程名称:

《深度学习》第二期

基础要求:

本课程面对有高等数学基础,有数据结构/算法基础,了解机器学习,希望进一步深入了解深度学习(Deep Learning)的朋友。

主讲老师:

小阳    资深机器学习/深度学习工程师

专注互联网多种场景下机器学习算法的应用与优化,负责过多电商机器学习项目。做过推荐系统、文本挖掘、点击率预估、基于深度学习的图像识别/检索与机器翻译。

擅长将算法细节形象化展示,同时通过案例帮助理解。

开课时间:

20161024

学习方式:

在线直播,共10

每周2次(周一、周四晚上19:30-21:30

直播后提供录制回放视频,在线反复观看,有效期1

二期增改内容:

更多课程内容:
微软残差神经网络ResNet(可以叠至1024),最新物体检测方法R-FCNGoogle的神经网络机器翻译,用神经网络组装起来的决策机器“Alphago”等

更多案例讲解:
图像识别,物体检测,neural style图像风格变换,生成文本,文本分类,机器翻译等

课程大纲:

1 从线性分类器到BP神经网络

  1. 图像线性分类器softmaxlinearSVM与损失函数
  2. 神经网络与空间非线性切分
  3. BP算法与随机梯度下降
  4. 神经网络的欠/过拟合

2 计算机读懂世界的眼睛CNN

  1. 卷积神经网络层级结构详解
  2. 卷积神经网络的卷积(filter)与可视化理解
  3. 典型卷积神经网络结构(AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet)讲解
  4. 简单手写数字识别CNN示例

3 论如何正确训练得到听话CNN

  1. 参数初始化,超参数优化
  2. 过拟合与正则化(dropout/随机失活)
  3. Batch Normalization与稳定训练
  4. 快速网络与残差,构建千层的ResNet

4 迁移学习:探索更多的图像应用

  1. 神经网络与物体定位
  2. 基于深度学习的目标检测算法(Fast/Fater RCNN, R-FCN...)
  3. 秒变文艺neural style将照片转换成大师佳作

5 学以致用:caffe库与图像应用案例

  1. 便捷的caffe与几种使用方法
  2. 使用caffe在自己的训练集上训练图像识别系统
  3. 使用caffe做目标检测简单示例

6 教计算机读懂词:词嵌入

  1. 自然语言处理与词向量表示
  2. word2vecCBOMSkip-GramGloVe
  3. word2vec工具简介:word2vecgensim
  4. 词嵌入与文本分类等常见应用

7 博闻强志的循环神经网络

  1. 带有记忆功能的RNN
  2. 强大的变种LSTMGRU

8 玩转文本的RNN

  1. rnn模仿风格写诗写代码
  2. 让你的图片能说话:注意力模型与图像描述生成
  3. 神奇的神经网络翻译系统

9 让李石忧伤的怪物Alphago

  1. Alphago与它的2大脑
  2. 正确的组装模式:神经网络全家桶
  3. 强大的决策者:蒙特卡洛搜索树

10课:主流深度学习框架示例

  1. 回顾DL利器Caffe的使用
  2. 谷歌亲儿子TensorFlow常见网络搭建与可视化
  3. 高效高速的MxNet与使用案例

常见问题:

Q: 会有实际上机演示和动手操作吗?

A: 有的,几乎每节课,老师均会准备上机演示部分,学员可以学习老师的实践经验。也会提供相应的代码和数据供大家课后学习。

Q: 本课程必须提前掌握机器学习吗?

A: 了解基本的机器学习算法如逻辑回归,对于学习深度学习相关的内容有帮助。但本课程尽量做到深入浅出,具备基本工科背景知识的同学亦可理解。。

Q: 本课程怎么答疑?

A: 会有专门的QQ班级群,同学们可以针对课上知识的问题,或者自己学习与动手实践中的问题,向老师提问,老师会进行相应解答。也推荐大家到小象问答社区提问,方便知识的沉淀,老师会集中回答,不会因为QQ群信息刷屏而被老师错过。

联系方式:

1客服微信18600475565

2、客服手机:18600475565

3、邮件:admin@chinahadoop.cn

4、网站:http://www.chinahadoop.cn