关于举办「人工智能之深度学习核心技术应用与项目实战」培训班通知

各企事业单位：
深度学习是目前人工智能 AI、机器学习领域异常火热的研究方向，受到了学术界和工业界的高度关注。目前，微软、腾讯、谷歌、Facebook、百度、阿里巴巴等把深度学习作为未来工业和互联网发展的研究重心。中国科学院、清华大学、北京大学等高校和科研院所成立专业研究中心和实验室把深度学习进行科学技术成果转化，显著推动了深度学习应用的发展。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，被认为是智能机器可能的「大脑结构」。得益于 GPU 的发展，深度学习在人工智能领域取得了大量杰出的成果，成为人工智能时代最重要的技术之一，风靡全球。目前，深度学习的应用遍及人工智能的各个领域，如图像识别、语音识别、自然语言理解、人脸识别、目标检测、无人驾驶、推荐系统、社交网络、计算机视觉、智能机器人等。
随着国家在人工智能领域的战略布局，深度学习方面的人才成为国家急需的高层次技术人才，为此中国管理科学研究院职业资格认证培训中心（http://www.zgysnrzw.org/）联合北京富卓佰扬科技有限公司特举办「人工智能之深度学习核心技术应用与项目实战」培训班。本次对前沿得深度学习方法及应用进行全面的讲解，同时进行深入的项目实战，帮助参加学员掌握 Python 基础、利用 TensorFlow 框架进行深度学习具体的项目和科研工作的开展。具体通知事宜如下：一、【培训目标】  
1、提高深度学习实践技术应用水平，基于代码和案例，讲解并上机实操；   
2、采用深入浅出的方法，重点讲解深度学习 TensorFlow 框架、项目案例、训练过程技巧；
3、通过本次课程，使学员真正掌握 Python 进行深度学习在工作中的用法及解决实际问题能力。 二、【培训专家】
覃老师，上海大学物理学博士，创业公司合伙人，技术总监。机器学习、深度学习领域一线实战专家。曾使用 Tensorflow，Caffe，Keras 等深度学习框架完成过多项图像，语音，nlp，搜索相关的人工智能实际项目，研发经验丰富。拥有两项国家专利。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。具有多年授课培训经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。
三、【培训对象】全国从事人工智能、机器学习、深度学习、图像识别、语音识别、自然语言处理、人脸识别、目标检测、无人驾驶、推荐系统、社交网络、计算机视觉、智能机器人等领域的老师、研究生、本科生、工程师及深度学习爱好者等相关人员。
四、【时间地点】   2018 年 06 月 07 日 — 2018 年 06 月 10 日   北  京  （时间安排：第一天报到、授课三天）     
一、python 基础知识 1.python 基础学习 2. 科学计算包 numpy 学习 3. 绘图工具包 matplotlib 学习二、深度学习基础和基本思想 1. 人工智能概述      2. 机器学习概述 3. 人工神经网络 4. 激活函数，损失函数和梯度下降法  5.BP 算法
三、深度学习基本框架介绍 1.Tensorflow  2.Caffe      3.Keras4.Torch       5.Pytorch    6.MXNet 四、Tensorflow 基础应用 1.Tensorflow 安装 2.Tensorlfow 基础知识：图，变量，fetch，feed3.Tensorflow 线性回归    4.Tensorflow 非线性回归 5.Mnist 数据集合 Softmax 讲解 6. 使用 BP 神经网络搭建手写数字识别 7. 交叉熵 (cross-entropy) 讲解和使用 8. 过拟合，正则化，Dropout 9. 各种优化器 Optimizer
五、卷积神经网络 CNN 应用 1.CNN 卷积神经网络 2. 卷积层、池化层（均值池化、最大池化）3.CNN 应用案例   4.CNN 进行图像分类
六、长短时记忆网络 LSTM 应用 1.RNN 循环神经网络    2. RNN 应用案例 3. 长短时记忆网络 LSTM   4.LSTM 应用案例
七、生成式对抗网络 GAN 应用 1.GAN 理论知识与介绍  2.GAN 经典模型 3.GAN 实际应用 4. 使用 Tensorflow 完成生成式对抗网络
八、Google 图像识别模型 inception-v3 项目实战 1. 使用训练好的 inception-v3 完成图像识别 2. 用自己收集的数据训练图像识别模型 3. 使用迁移学习完成图像分类
九、验证码识别项目实战 1. 多任务学习介绍  2. 利用多任务学习训练验证码识别模型 3. 检测验证码识别模型的效果
十、目标检测项目实战 1. 目标检测项目简介    2.R-CNN 模型详解 3.SPPNET 模型详解      4.Fast-RCNN 模型详解  5.Faster-RCNN 模型详解 6.Tensorflow 实现 Faster-RCNN 目标检测 7. 测试目标检测模型效果
十一、文本分类项目实战 1.NLP 项目介绍   2.word2vec 介绍 3. 用 CNN 训练一个新的文本分类模型 4. 用 LSTM 训练一个新的文本分类模型
十二、辅助课程 1. 疑难解答、分组讨论、项目答疑 2. 建立 QQ 群、微信群（方便交流）
六、【培训方式】
1、内容以案例、代码落地为主，以理论讲解为根
2、采用深入浅出的方法，实践技巧、并配以大量代码与项目实战练习；
3、每人一台电脑进行实际案例操作，赠送 U 盘拷贝资料、课件及代码案例。
七、【培训费用】统一收费 3980 元/人（含报名费、培训费、资料费、场地费、发票费、证书认证费、午餐费等）住宿可统一安排，费用自理。
八、【颁发证书】参加培训并通过考试的学员，可获得：中国管理科学研究院职业资格认证培训中心颁发的高级《深度学习应用工程师》专业能力证书，该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、从业人员加薪、晋升、考核和任职的重要依据。注：需带两寸蓝底照片 2 张（背面注明姓名）身份证及学历复印件各两份；电子版各一份即可。
九、【报名方式】   请各有关部门统一组织本地区行政、企事业单位和科研院所及高等院校报名参加培训，个人也可直接报名参加。报名回执表请 QQ 在线发送或通过 E-mail 发送至会务处。十、【联系方式】 
联系人：刘  昊             手机/微信：13261851751           
报名 QQ：823070714                 E_mail：823070714@qq.com                           

编辑： 会议君