2019深度学习与神经网络开发高级实战班（深圳班）已截止报名
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会议时间： 2019-10-31 09:00至 2019-11-03 05:00结束

会议地点：深圳详细地址会前通知周边酒店预订

会议规模：35人

主办单位：通信与信息创新人才培养工程项目办公室

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会议通知
会议内容主办方介绍

2019深度学习与神经网络开发高级实战班（深圳班）宣传图

课程对象

各高等院校科研院所相关学科、计算机、软件、信息管理、统计、电子商务、金融、工商管理、生物学、化学、医学、数理统计专业等科研、教学带头人，骨干教师、博士生、硕士生，各行业keras 深度学习技术的爱好者。

时间与地点

2019年10月31日～11月3日深圳

课程特点与目标

1,本课程采用“典型案例分析+软件上机实操”教学模式，从经典应用案例入手讲解，用简洁易懂的语言讲述理论方法同时进行实际数据分析演示；不仅适合零基础的初学者，也适合经验较为丰富的操作者；

2，通过本次学习，学员能够熟练运用 keras框架进行深度学习研究；全面了解常用模型的思路、原理和建模方法

3，创建班级技术讨论群，方便学员在培训过程及后期的技术讨论、疑问解答及与讲师的长期交流；

颁发证书

可以获得：工业和信息化部颁发的证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

通信与信息创新人才培养工程项目办公室

会议日程（最终日程以会议现场为准）

课程大纲

第一节	Python数据分析与机器学习算法	神经网络数学基础Keras开发环境搭建 Keras介绍 Keras序贯模型与函数式模型 Keras网络层利用Keras对数据进行预处理利用Keras对网络进行配置 Numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn 线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM 实战：利用线性回归模型对数据进行分析随机森林与特征选择决策树应用于回归泰坦尼克乘客存活率估计利用SVM进行葡萄酒数据分类 SVM、逻辑回归、随机森林三者的横向比较
第二节	卷积神经网络与迁移学习	全连接神经网络正向传播与反向传播图像处理与卷积操作 Pooling BatchNormalization 全连接层网络设计流程经典网络介绍 Alexnet、VGG、GoogLeNet、Resnet等迁移学习，加载训练好的权重、fine-tuning 实战：手写体数字识别猫狗大战迁移学习效果对比
第三节	目标检测	RCNN系列：RCNN、SPPNet、Fast-RCNN、Faster-RCNN YOLO系列：YOLO V1、YOLO V2、YOLO V3 人脸检测与识别:MTCNN、Facenet 实战：基于Voc数据集的Faster-RCNN实战利用YOLO V3模型检测利用Facenet框架进行人脸检测与识别
第四节	文本与时间序列分析	文本向量化方法循环神经网络 LSTM与GRU 训练模型与效果展示 Attention CNN+LSTM模型 Bi-LSTM双向循环网络 Keras函数式API与回调函数使用TensorBoard监控深度学习模型实战：文本分类文本情感语义分类机器翻译使用LSTM生成文本
第五节	生成式深度学习	DeepDream 风格迁移 GAN网络 DCGAN ConditionGAN InfoGAN 实战：看图说话 DeepDream实战利用GAN进行图像生成
第六节	知识图谱	知识图谱概论知识表示与建模知识抽取与挖掘知识存储知识融合知识推理语义搜索知识问答实战：行业知识图谱应用

会议嘉宾（最终出席嘉宾以会议现场为准）

课程主讲

邹老师，博士，原中科院副研究员，睿客邦创始人，天时科技首席科学家，中科航天创新技术研究院副院长，上海市计划生育科学研究所特聘专家、齐鲁交通集团旗帜信息人工智能应用部主任、天津大学创业导师；目前已经与全国十多所高校建立了 AI 联合实验室，完成和在研 30 多个人工智能工业项目，广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。

杨老师，北京理工大学博士，副教授，创成焕新科技有限公司创始人，北京睿客邦科技有限公司技术总监。