人工智能深度學習培訓課程大綱

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人工智能深度學習培訓課程大綱詳細內(nèi)容

人工智能深度學習培訓課程大綱


【深度學習課程大綱】
人工智能技術(shù)基礎(chǔ) （1/4天）
人工智能及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程
人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀及演變趨勢
機器學習理論概述
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及實踐（1/4天）
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念
誤差反向傳播算法（數(shù)學推導過程）
誤差函數(shù)、激活函數(shù)
隨機梯度下降法
學習率及其設(shè)置
TensorFlow平臺深度網(wǎng)絡(luò)開發(fā)詳解（1/4天）
數(shù)據(jù)模型
計算模型
運行模型
TensorFlow訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個步驟
一個完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例（線性分類問題）
Keras平臺深度網(wǎng)絡(luò)開發(fā)詳解（1/4天）
數(shù)據(jù)導入、歸一化、預(yù)處理
定義模型與編譯
訓練模型
模型準確率評估及預(yù)測
Keras中使用Pandas進行數(shù)據(jù)的導入與預(yù)處理實踐（以csv數(shù)據(jù)為例）
Keras中使用Scikit-learn 進行交叉驗證及模型調(diào)參實踐
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型及實踐（1天）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)（卷積、池化、激活、壓平）
LeNet-5深度學習模型及其實踐（手機驗證法分類）
Inception-v3深度學習模
深度學習模型遷移算法及實踐（物品真?zhèn)巫R別（以和田玉鑒別為例））
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型及實踐（1/2天）
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
RNN的的結(jié)構(gòu)
單/多層LSTM模型結(jié)構(gòu)
LSTM模型實操（詞頻統(tǒng)計）
LSTM模型應(yīng)用實操（使用LSTM模型進行IMDb情感分析）
SeqToSeq模型及其實踐（1/2天）
SeqToSeq模型理論基礎(chǔ)
電信文本摘要提取實操

 

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模塊三：大數(shù)據(jù)技術(shù)及行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用案例一、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺總體架構(gòu)及部署1、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺總體架構(gòu)描述（1）大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)目標（2）大數(shù)據(jù)總體架構(gòu)模型（3）大數(shù)據(jù)總體架構(gòu)特點（4）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的物理架構(gòu)（5）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)（6）大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與現(xiàn)有系統(tǒng)的關(guān)系（7）傳統(tǒng)應(yīng)用如何成為大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用2、大數(shù)據(jù)平臺工作流程（1）大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程（2）大數(shù)據(jù)存

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