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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2018人工智能、深度学习（Deep Learning）核心理论与实战更新时间：2018-04-12T17:51:00

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2018人工智能、深度学习（Deep Learning）核心理论与实战已截止报名
推荐参加：2024PM产品力领航者大会

会议时间： 2018-04-20 08:00至 2018-04-23 18:00结束

会议地点：西安西安交通大学计算机教学实验中心陕西省西安市咸宁西路28号周边酒店预订

会议规模：50人

主办单位：北京中科云畅应用技术研究院

行业热销热门关注看了又看换一换

会议通知
大会内容主办方介绍

2018人工智能、深度学习（Deep Learning）核心理论与实战宣传图

随着人工智能（AI）特别是深度学习（Deep Learning）近年来的飞速发展，在多个领域的成功应用，已经成为当前学术界和各行业最炙手可热的研究应用方向。不仅广泛应用于搜索引擎、电子商务、社交网络等互联网服务，并且在计算视觉、自然语言处理、金融、生物医药等行业AI的研究与应用也呈现爆发式增长。同时由于深度学习（Deep Learning）需要处理的海量数据非常庞大，为加强AI技术的创新发展和应用，培养社会急缺的深度学习专业人才，北京中科云畅应用技术研究院特别邀请深度学习领域的专家，举办“ 人工智能、深度学习理论与实战 ”专题培训班。

主办单位：北京中科云畅应用技术研究院

培训时间及地点：2018年 4月20日 —— 2018年4月 23日西安（西安交通大学）

（第一天报到，培训三天）

培训目标：通过讲授机器学习和深度学习理论及算法，让学员对机器学习、深度学习技术方法有深入的理解，同时学习深度学习开源平台的开发方法。

培训对象： 各院校计算机专业、网络通信专业、电子工程专业、信息计算科学专业、统计学专业等对AI /深度学习技术及研发感兴趣的老师、研究生等。相关从事大数据、数据挖掘、机器学习、计算视觉、自然语言处理、人机交互等领域研发的单位的技术部门、IT企业的工程师、研发负责人、算法工程师等。

培训方式: 1、名师讲座； 2、高性能计算环境下的上机实操； 3、专题小组研讨与案例讲解分析结合；

北京中科云畅应用技术研究院

会议日程（最终日程以会议现场为准）

一、主讲专家：

主讲专家来自中科院及高校的深度学习和高性能计算高级专家，拥有丰富的科研及工程技术经验，长期从事计算领域国家重大项目研究，具有资深的技术底蕴和专业背景。

二、培训课程大纲：

在深度学习的基本概念和技术方法的基础上阐述深度学习的基本思想和解决问题的基本思维模式，从理论到实践逐步提升对深度学习技术方法的理解；从模型表达能力到计算复杂度两个层次帮助学员理解从数据推知数据蕴含的结构、解决问题的技巧。结合应用案例和开发框架构建学员从所学理论到实践解决问题的理论和工程相结合的能力。针对学员面对的实践问题展开讨论、方案建议。为学员配备由浅入深的参考书和深度学习开发教材，便于课后逐步提高能力！

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 2. 机器学习概述、记忆学习、归纳学习、统计学习 3. 深度学习的前生今世、发展趋势 4. 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. Tensorflow详解和实践
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 3. AlphaGo原理讲解 4. RL实际应用
六，对抗性生成网络	1. GAN的理论知识 2. GAN经典模型CGAN，LAPGAN，DCGAN 4. GAN经典模型 INFOGAN，WGAN，S2-GAN 5. GAN实际应用 DCGAN提高模糊图片分辨率 6. AN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、VAE、GAN、VAE+GAN 2. GAN的广泛应用 3. Sparse Coding稀疏编码 4. Convolutional Neural Networks卷积神经网络 5. 深度推荐模型 6. 深度文档模型
十、辅助课程	（1）疑难解答、分组讨论；（3）关键问题解析；（4）学后交流、微信群、QQ群建立；

三、颁发证书：

学员经培训考试合格后可以获得：由 北京中科云畅应用技术研究院 颁发的结业证书。

备注：请学员自带身份证复印件一张（办理证书使用）

备注：

此次培训全程在西安交通大学机房上课，每人一台电脑，理论结合案例全程上机实操，限额人数 35 人，另外完成报名工作之后的学员可以提前把感兴趣的内容和要解决的问题编辑一下带到培训现场，到时与主讲老师及其他参会学员交流学习！

会议嘉宾

即将更新，敬请期待

参会指南
会议门票场馆介绍

培训费用：每人 3900 元（含报名费、培训费、资料费），食宿可统一安排，费用自理。

团体优惠：“4+1”团体优惠，即同一单位同时有5位学员参会，该单位可以享受1个免费名额。

西安交通大学计算机教学实验中心

交通指南：

西安交通大学计算机教学实验中心，陕西省西安市咸宁西路28号

西安交通大学计算机教学实验中心成立于1996年3月，是交大211工程建设项目“十大基础课教学实验中心建设”首批启动的中心，隶属于电信学院。为了加强基础教学,特别是实验教学，提高学生实践动手能力，在组建计算机教学实验中心时提出了一种新体制，教学单位与实验室结合，创建了融教学与实验于一体的教学实验中心，建设目标是建成国内一流、具有“基础性、综合性、先进性和开放性”的基础课示范教学实验中心。

中心的十年历程就是西安交大计算机基础实验教学改革的缩影。十年来，我们把工作重心始终放在“加强实验教学，培养学生动手能力”上，积极探索新的实验教学模式和方法，努力培植“名师、名课、名实验室”，使中心具有国内一流的师资队伍，一流的实验教学环境，一流的实验，一流的管理水平和机制，成为我国具有示范辐射作用的创新人才培养基地和实验教学改革的研究和实践基地。

在十年的实验教学改革实践中，我们提出了“精讲多练，教考分离，机试为主” 的教学理念，在计算机基础教学中要实施“两个转移”：计算机类课程由以教师为中心向以学生主动学习为主转移，从课堂面授向学生在实验室操作转移，实验室把 “为学生提供比较充分、使用自由和高品质的机时”作为努力目标。在实验教学中坚持“以人为本”，提出并贯彻分类分层次的教学体系，创建计算机基础教学的大环境，积极探索提高计算机基础课程实验教学质量的路子和培养学生实践创新能力的模式和方法，努力使“计算机水平高成为交大学生的特色”。

温馨提示
酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消，建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后，再安排出行与住宿。
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