上海人工智能培訓(xùn)

課程簡(jiǎn)介：
人工智能（ArtificialIntelligence），英文簡(jiǎn)寫(xiě)為AI。它是科學(xué)研究、開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)用以仿真模擬、拓寬和拓展人的智能化的基礎(chǔ)理論、方式 、技術(shù)性及軟件系統(tǒng)的一門新的技術(shù)性科學(xué)。人工智能是電子計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)支系，它妄圖掌握智能化的本質(zhì)，并生產(chǎn)制造出一種新的可以人們智能化類似的方法作出反映的智能機(jī)器，該行業(yè)的科學(xué)研究包含智能機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)、自然語(yǔ)言理解解決和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等。人工智能從問(wèn)世至今，基礎(chǔ)理論和技術(shù)性日漸完善，主要用途也不斷發(fā)展，能夠 構(gòu)想，將來(lái)人工智能產(chǎn)生的高科技產(chǎn)品，可能是人們聰慧的“器皿”。
人工智能是對(duì)人的意識(shí)、邏輯思維的信息內(nèi)容全過(guò)程的仿真模擬。人工智能并不是人的智能化，但能像人那般思索、也很有可能超出人的智能化。
人工智能是一門富有趣味性的科學(xué)，從業(yè)此項(xiàng)工作中的人務(wù)必明白電腦知識(shí)，社會(huì)心理學(xué)和社會(huì)學(xué)。人工智能是包含十分普遍的科學(xué)，它由不一樣的行業(yè)構(gòu)成，如深度學(xué)習(xí)，人工智能算法這些，總體而言，人工智能科學(xué)研究的一個(gè)關(guān)鍵總體目標(biāo)是使設(shè)備可以擔(dān)任一些一般必須人們智能化才可以進(jìn)行的繁雜工作中。但不一樣的時(shí)期、不一樣的人對(duì)這類“繁雜工作中”的理解是不一樣的

本新項(xiàng)目實(shí)際緊緊圍繞下列好多個(gè)層面進(jìn)行，深度學(xué)習(xí)原理：CNN，RNN等互聯(lián)網(wǎng)，Tensorflow課程內(nèi)容，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)：Caffe課程內(nèi)容，深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)演練演習(xí)：面部識(shí)別，深度學(xué)習(xí)：自然語(yǔ)言理解解決Word2Vec，深度學(xué)習(xí)演習(xí)：文本分類，具備較強(qiáng)的理論性與實(shí)際操作性。

課程大綱：
一.深度學(xué)習(xí)DeepLearning基本和基礎(chǔ)觀念
1.人工智能簡(jiǎn)述、計(jì)算智能、類腦智能
3.深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)述、記憶力學(xué)習(xí)培訓(xùn)、梳理學(xué)習(xí)培訓(xùn)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
4.深度學(xué)習(xí)的前生今世、發(fā)展趨向
5.人力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP算法、Hessian引流矩陣、結(jié)構(gòu)型特點(diǎn)表明
二．深度學(xué)習(xí)DeepLearning基礎(chǔ)框架剪力墻
1.Caffe
2.Tensorflow
3.3.Torch
4.MXNe
三．深度學(xué)習(xí)DeepLearning-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積層（一維卷積、二維卷積）、池化層（平均值池化、較大池化）
全連接層激活函數(shù)層Softmax層
2.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善
R-CNN（SPPNET）Fast-R-CNNFaster-R-CNN（YOLO、SSD）
3.深度學(xué)習(xí)的實(shí)體模型訓(xùn)煉方法
4.梯度下降的優(yōu)化方法詳細(xì)說(shuō)明
四．深度學(xué)習(xí)DeepLearning-循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.RNN循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
梯度方向測(cè)算BPTT
2.RNN循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善
LSTMGRUBi-RNNAttentionbasedRNN
3.RNN具體運(yùn)用Seq2Seq的原理與完成
五．增強(qiáng)學(xué)習(xí)
1.增強(qiáng)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)
2.經(jīng)典實(shí)體模型DQN解讀
3.AlphaGo原理解讀
4.RL具體運(yùn)用；完成一個(gè)phaGo
六．競(jìng)技性轉(zhuǎn)化成互聯(lián)網(wǎng)
1.GAN的基礎(chǔ)知識(shí)
2.GAN經(jīng)典實(shí)體模型CGAN.LAPGAN.DCGAN
3.GAN經(jīng)典實(shí)體模型INFOGAN.WGAN.S2-GAN
4.GAN具體運(yùn)用DCGAN提升模糊不清圖片分辨率
5.GAN具體運(yùn)用InfoGAN做特殊的樣版轉(zhuǎn)化成
七．遷移學(xué)習(xí)
1.遷移學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論簡(jiǎn)述
2.遷移學(xué)習(xí)的普遍方式 
特點(diǎn)、案例、數(shù)據(jù)信息、深層轉(zhuǎn)移、加強(qiáng)轉(zhuǎn)移、科學(xué)研究實(shí)例
八．CNN運(yùn)用實(shí)例
1.CNN與手寫(xiě)數(shù)字集歸類
2.YOLO完成目標(biāo)檢測(cè)
3.PixelNet原理與完成
4.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖象設(shè)計(jì)風(fēng)格融合
九．小結(jié)

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