深度学习

深度学习从入门到进阶
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(5人评价)
价格 ¥2988.00
承诺服务
课程介绍

如果要问互联网行业近些年最热门的技术是什么,那非深度学习莫属。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。2012Hinton课题组为了证明深度学习的潜力,首次参加ImageNet图像识别比赛,其通过构建的CNN网络AlexNet一举夺得冠军,且碾压第二名(SVM方法)的分类性能。也正是因为这个比赛,大量科研人员真正看到了深度学习的威力,此后大量的人力投入到深度学习的研究和应用中,深度学习进入快速发展期。2016AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石,让全世界都在讨论人工智能对人类的影响,而这背后的技术也离不开深度学习。

深度学习究竟为何物?解惑者http://www.jiehuozhe.com)携特聘讲师RyanLynn特举办“深度学习从入门到进阶”学习班。课程面向的对象是已经有一些机器学习的基础但对深度学习了解不多以及对深度学习感兴趣的同学。如果你想深入的了解深度学习相关的技术,或者你想在你的工作学习中引入深度学习,那么本课程非常适合你!

本课程具有以下特点:

  • 课程讲解的知识足够广让你能够对深度学习有一个全面的认识
  • 课程会带领大家做一个实际的工程项目而这个项目遇到的问题是工业项目中经常会遇到的问题也就是说如果很好的完成了这个项目可以写入简历并能很轻松的解答很多面试题
  • 上课直播过程中授课老师会对学员提出的问题做实时的解答课后学员提出的问题也会有专门的老师给予解答
  • 对于优秀的学员可以提供大公司实习或者工作的内推机会

 

 

一、学习目标:

  1. 深入学习深度学习的技术,对深度学习有一个全面的认识。
  2. 完成一个实际的工业界项目,并能够写入简历和面试加分。

 

二、培训专家:

来自BAT(百度、腾讯、阿里)和TMD(头条、美团、滴滴)核心部门的算法工程师,拥有丰富的科研及工程技术经验,长期从事深度学习、人工智能、机器学习、自然语言处理等领域的研究与工程实战 。

 

三、课程安排:

  1. 课程开始时间:2018年02月25日(周日)19:30
  2. 课程安排:28个课时,每周日晚上19:30(除第一次课外),每次两个课时
  3. 授课方式:QQ群直播。

 

四、授课方式:

  1. 重点理论解析
  2. 实战案例讲解分析

 

五、学习内容大纲

 

一、深度学习基础

1. 深度学习的发展历史及应用现状

2. 梯度下降法及优化

   2.1 BGD/SGD/Mini-Batch GD

   2.2 优化:Momentum/Adagrad/Adadelta/RMSprop/Adam等

3. 深度学习工具:TensorFlow

二、MLP(多层神经网络)

1. 感知机模型和学习策略

2. 前馈神经网络及BP算法

3. word2vec工具及原理

4. 神经网络的激活函数:

   sigmoid/tanh/ReLU/Leaky-ReLU/P-ReLU/R-ReLU/Maxout等

5. 过拟合问题的优化:正则化、Dropout、Batch Normalization

三、DBN(深度置信网络)

1. DBN

2. Boltzmann Machine、RBM

3. Fine-Tuning

4. 对比散度算法(CD)

5. MCMC

6. Gibbs Sampling

四、CNN(卷积神经网络)

1. CNN模型:卷积层、池化层

2. CNN的训练

3.CNN的变种:

   R-CNN、Fast-R-CNN、Faster-R-CNN

4. CNN在图像中的应用

5. CNN在文本中的应用

五、RNN(循环神经网络)

1. RNN模型和BPTT训练算法

2. LSTM网络结构深度剖析

3. Encoder-Decoder、自编码器、稀疏自编码器、降噪自编码器

4. Seq2Seq的原理与实现

5. Attention Model

6. Memory Network

六、Reinforcement Learning

1. 强化学习的理论知识 

2.Deep Q-Learning

3. 使用DQN玩Flappy Bird

4. MCTS

5. AlphaGo原理

6. AlphaGo Zero原理

七、GAN(生成对抗网络)

1. 对抗样本(adversarial examples)

2. 生成对抗网络GAN

3. GAN的扩展:CGAN、LAPGAN、DCGAN

八、深度学习实战

1. 手写体数字识别

2. Quora Question Pair(见备注)

 

Quora Question Pair

  1. 比赛地址:https://www.kaggle.com/c/quora-question-pairs
  2. 比赛简单介绍:Quora(美国版的知乎)上有大量的人问问题,相似的问题如果被反复提问和解答会非常影响用户体验。因此这个比赛要解决的问题是如何判断两句话问的是同样的问题。
  3. 工业界使用类似技术的应用有很多,例如:

1)网页搜索中判断网民的搜索词与网页是否相关

2)互联网广告判断网民的搜索词与广告是否相关

3)电商判断网民搜索的商品与指定商品是否相关

4)信息流应用中动态修改网页或者新闻标题以提升点击率

 

六、学习班目标对象:

  1. 有一定的机器学习基础,但对深度学习了解不深的同学
  2. 对深度学习感兴趣,并想在工作中引入深度学习技术同学。

 

七、费用标准:

社会人士:1388元/人

在校学生:1188元/人(需提供在校证明)

推荐一人报名,推荐人奖励50元,被推荐人学费减免50元

三人组团报名,学费每人减免100元

 

八、联系方式:

联系人: Ryan                 E_mailryan@jiehuozhe.com

微信号: Cheung9507           QQ号: 1651372471

 

联系人: 江老师               E_mailjews@jiehuozhe.com

微信号: Jews_nlp             QQ号: 531322317

 

联系人: 唐老师               E_maillynn@jiehuozhe.com

微信号: jiehuozhe-tang       QQ号: 1935699063

 

 

 

解惑者公开课QQ群群号: 275731094(加群备注:深度学习从入门到进阶)

课程目标
  • 掌握深度学习的主要技术
适合人群
  • 有一定的机器学习基础

授课教师

解惑者学院首席讲师
机器学习讲师
机器学习讲师

课程特色

下载资料(26)
图文(2)
视频(22)

学员动态