隨著人工智能（AI）特別是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）近年來(lái)的飛速發(fā)展，在多個(gè)領(lǐng)域的成功應(yīng)用，已經(jīng)成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和各行業(yè)最炙手可熱的研究應(yīng)用方向。不僅廣泛應(yīng)用于搜索引擎、電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)等互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，并且在計(jì)算視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、金融、生物醫(yī)藥等行業(yè)AI的研究與應(yīng)用也呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。同時(shí)由于深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）需要處理的海量數(shù)據(jù)非常龐大，GPU（CUDA、OPENACC、OPENCL）計(jì)算在人工智能/深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域展現(xiàn)出相比傳統(tǒng)CPU計(jì)算巨大的優(yōu)勢(shì)，極大的提高了計(jì)算能力，降低時(shí)間成本，已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)計(jì)算的首選解決方案。為加強(qiáng)AI技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展和應(yīng)用，培養(yǎng)社會(huì)急缺的深度學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)人才，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所煙臺(tái)分所特別深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專(zhuān)家，舉辦“深度學(xué)習(xí)理論與實(shí)戰(zhàn)及GPU高性能計(jì)算解決方案應(yīng)用高級(jí)培訓(xùn)班“。

主辦單位： 北京中科云暢應(yīng)用技術(shù)研究院

承辦單位：北京嘉誠(chéng)永恒科技有限公司

培訓(xùn)時(shí)間地點(diǎn)： 2018年 4月20日 — 2018年4月 23日 西安電子科技大學(xué)

培訓(xùn)目標(biāo)：通過(guò)講授機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)理論及算法，讓學(xué)員對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)方法有深入的理解，同時(shí)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)開(kāi)源平臺(tái)的開(kāi)發(fā)方法，學(xué)習(xí)并實(shí)踐深度學(xué)習(xí)解決方案。

培訓(xùn)對(duì)象：院校計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)、網(wǎng)絡(luò)通信專(zhuān)業(yè)、電子工程專(zhuān)業(yè)、信息計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)、統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)等對(duì)AI /深度學(xué)習(xí)技術(shù)及研發(fā)感興趣的老師、研究生等。相關(guān)從事大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、人機(jī)交互等領(lǐng)域研發(fā)的單位的技術(shù)部門(mén)、IT企業(yè)的工程師、研發(fā)負(fù)責(zé)人、算法工程師等。

培訓(xùn)方式: 1、培訓(xùn)講座； 2、高性能計(jì)算環(huán)境下的上機(jī)實(shí)操 3、專(zhuān)題小組研討與案例講解分析結(jié)合；

主講專(zhuān)家：

主講專(zhuān)家來(lái)自中科院及高校的深度學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算高級(jí)專(zhuān)家，擁有豐富的科研及工程技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，長(zhǎng)期從事計(jì)算領(lǐng)域國(guó)家重大項(xiàng)目研究，具有資深的技術(shù)底蘊(yùn)和專(zhuān)業(yè)背景。

培訓(xùn)課程大綱

在深度學(xué)習(xí)的基本概念和技術(shù)方法的基礎(chǔ)上闡述深度學(xué)習(xí)的基本思想和解決問(wèn)題的基本思維模式，從理論到實(shí)踐逐步提升對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)方法的理解；從模型表達(dá)能力到計(jì)算復(fù)雜度兩個(gè)層次幫助學(xué)員理解從數(shù)據(jù)推知數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的結(jié)構(gòu)、解決問(wèn)題的技巧。結(jié)合應(yīng)用案例和開(kāi)發(fā)框架構(gòu)建學(xué)員從所學(xué)理論到實(shí)踐解決問(wèn)題的理論和工程相結(jié)合的能力。針對(duì)學(xué)員面對(duì)的實(shí)踐問(wèn)題展開(kāi)討論、方案建議。為學(xué)員配備由淺入深的參考書(shū)和深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)教材，便于課后逐步提高能力。

注：三天都是在機(jī)房上課，針對(duì)算例進(jìn)行的上機(jī)實(shí)操！報(bào)名學(xué)員可以提前把感興趣的內(nèi)容和要解決的問(wèn)題帶到會(huì)場(chǎng)上，和主講老師及其他學(xué)員交流學(xué)習(xí)！

一、深度學(xué)習(xí)Deep Learning基礎(chǔ)和基本思想

1. 人工智能概述、計(jì)算智能、類(lèi)腦智能

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)概述、記憶學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)

3. 深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨勢(shì)

4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法 、Hessian矩陣、結(jié)構(gòu)性特征表示

二、深度學(xué)習(xí)Deep Learning基本框架結(jié)構(gòu)

1. Tensorflow詳解和實(shí)踐

三，深度學(xué)習(xí)Deep Learning-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1. CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積層（一維卷積、二維卷積）、池化層（均值池化、最大池化）

全連接層 激活函數(shù)層 Softmax層

2. CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

R-CNN （SPPNET） Fast-R-CNN Faster-R-CNN （YOLO、SSD）

3. 深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練技巧

4. 梯度下降的優(yōu)化方法詳解

四，深度學(xué)習(xí)Deep Learning-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1. RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、梯度計(jì)算、BPTT

2. RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)LSTM、GRU、 Bi-RNN、 Attention based RNN

3. RNN實(shí)際應(yīng)用 Seq2Seq的原理與實(shí)現(xiàn)

五、強(qiáng)化學(xué)習(xí)

1. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論知識(shí)

2. 經(jīng)典模型DQN講解

3. AlphaGo原理講解

4. RL實(shí)際應(yīng)用

六，對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò)

1. GAN的理論知識(shí)

2. GAN經(jīng)典模型CGAN，LAPGAN，DCGAN

4. GAN經(jīng)典模型 INFOGAN，WGAN，S2-GAN

5. GAN實(shí)際應(yīng)用 DCGAN提高模糊圖片分辨率

6. AN實(shí)際應(yīng)用 InfoGAN做特定的樣本生成

七、遷移學(xué)習(xí)

1. 遷移學(xué)習(xí)的理論概述

2. 遷移學(xué)習(xí)的常見(jiàn)方法

特征、實(shí)例、數(shù)據(jù)、深度遷移、強(qiáng)化遷移、研究案例

八、CNN應(yīng)用案例

1. CNN與手寫(xiě)數(shù)字集分類(lèi)

2. YOLO實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)

3. PixelNet原理與實(shí)現(xiàn)

4. 利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像風(fēng)格結(jié)合

九、深度學(xué)習(xí)Deep Learning的常用模型或者方法

1. AutoEncoder自動(dòng)編碼器、VAE、GAN、VAE+GAN

2. GAN的廣泛應(yīng)用

3. Sparse Coding稀疏編碼

4. Convolutional Neural Networks卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5. 深度推薦模型

6. 深度文檔模型

十、輔助課程

（1）疑難解答、分組討論；

（3）關(guān)鍵問(wèn)題解析；

（4）學(xué)后交流、微信群、QQ群建立；

培訓(xùn)費(fèi)用：3900/人（含報(bào)名費(fèi)、培訓(xùn)費(fèi)、資料費(fèi)），食宿可統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理。