深度學(xué)習(xí)-基于Tensorflow的實戰(zhàn)培訓(xùn)（北京，3月22-23日）
【舉辦單位】北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng)www.mdpxb.com中國培訓(xùn)資訊網(wǎng)www.e71edu.com
【咨詢電話】4006820825 010-56133998 13810210257
【培訓(xùn)日期】2018年3月22-23日
【培訓(xùn)地點】北京
【培訓(xùn)對象】
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2，牽涉到網(wǎng)絡(luò)采集、處理和規(guī)劃的負責(zé)人、設(shè)計人員。
3，政府機關(guān)，金融保險、移動等以互聯(lián)網(wǎng)信息為數(shù)據(jù)來源單位的負責(zé)人。
4，高校、科研院所牽涉到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理及展現(xiàn)的項目負責(zé)人。

【課程背景】
深度學(xué)習(xí)是對使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程進行機器學(xué)習(xí)的統(tǒng)稱，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種利用多種數(shù)學(xué)方法，及其方法組合的模型。近幾年人們有能力卓有成效地利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其原因主要一是獲取足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實；二是得益于通用GPU的快速發(fā)展，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有了超越其他機器學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢。當決定如何最有效地利用數(shù)據(jù)時，深度學(xué)習(xí)能夠賦予模型更大的靈活性。
TensorFlow是谷歌開源的主流深度學(xué)習(xí)框架，目前已在谷歌、優(yōu)步、京東、小米等科技公司廣泛應(yīng)用。本課程使用TensorFlow框架作為深度學(xué)習(xí)入門，使學(xué)員以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度學(xué)習(xí)。課程中省去了深度學(xué)習(xí)繁瑣的數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)，從實際應(yīng)用問題出發(fā)，通過具體的TensorFlow樣例程序介紹如何使用深度學(xué)習(xí)解決這些問題，包含了深度學(xué)習(xí)的知識和大量實踐經(jīng)驗，幫助學(xué)員走進這個最新、最火的人工智能領(lǐng)域。
本培訓(xùn)介紹基于TensorFlow進行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)探索的基本方法，并對TensorFlow算法原理及實現(xiàn)進行講解。

【課程目標】
1，全面了解深度學(xué)習(xí)和Tensorflow的相關(guān)知識。
2，學(xué)習(xí)Tensorflow的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。
3，深入使用Tensorflow在深度學(xué)習(xí)中的使用。

【學(xué)員基礎(chǔ)】
1，對IT系統(tǒng)設(shè)計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。
2，有一定的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識和開發(fā)經(jīng)驗。
3，有一定的機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)處理的知識。

【課程大綱】
第1講 深度學(xué)習(xí)簡介
1) 人工智能、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
2) 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程
3) 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用
4) 深度學(xué)習(xí)工具介紹和對比
第2講安裝TensorFlow
1) 選擇安裝環(huán)境
2) TensorFlow的安裝
3) 安裝Jupyter Notebook
4) 安裝matplotlib
5) TensorFlow測試樣例
第3講TensorFlow基礎(chǔ)
1) TensorFlow計算模型及計算圖
2) TensorFlow數(shù)據(jù)模型及張量
3) TensorFlow運行模型及會話
4) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及前向傳播算法簡介
5) TensorFlow訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
第4講 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1) 深度學(xué)習(xí)與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2) 損失函數(shù)定義
3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法
4) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率的設(shè)置
5) 過擬合問題及滑動平均模型
第5講 MNIST數(shù)字識別
1) MNIST數(shù)據(jù)處理
2) TensorFlow訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3) 不同模型效果比較及變量管理
4) TensorFlow模型持久化
5) TensorFlow實踐樣例
第6講 圖像識別與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1) 圖像識別問題簡介及經(jīng)典數(shù)據(jù)集
2) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
3) 卷積層和池化層
4) LeNet-5模型和Inception-v3模型
5) TensorFlow實現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)
第7講 圖像數(shù)據(jù)處理
1) TFRecord輸入數(shù)據(jù)格式
2) TensorFlow圖像處理函數(shù)
3) 隊列與多線程
4) 輸入文件隊列
5) 組合訓(xùn)練數(shù)據(jù)（batching）
第8講 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2) 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LTSM）結(jié)構(gòu)
3) 雙向循環(huán)和深層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4) 樣例應(yīng)用-自然語言建模
5) 樣例應(yīng)用-時間序列預(yù)測
第9講 TensorBoard可視化
1) TensorBoard簡介
2) TensorFlow計算圖可視化
3) 命名空間與節(jié)點信息
4) 監(jiān)控指標可視化
第10講 TensorFlow計算加速
1) TensorFlow使用GPU
2) 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練并行模式
3) 多GPU并行
4) 分布式TensorFlow原理
5) 分布式TensorFlow模型訓(xùn)練

【講師介紹】
楊老師,曼頓培訓(xùn)網(wǎng)網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師。主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析、機器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，長期從事網(wǎng)絡(luò)信息處理、機器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個國家和省部級基金項目，具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。

【費用及報名】
1、費用：培訓(xùn)費5500元（含培訓(xùn)費、講義費）；如需食宿，會務(wù)組可統(tǒng)一安排,費用自理。
2、報名咨詢：4006820825 010-56133998 56028090 13810210257 鮑老師
3、報名流程：電話登記-->填寫報名表-->發(fā)出培訓(xùn)確認函
4、備注：如課程已過期，請訪問我們的網(wǎng)站，查詢最新課程
5、詳細資料請訪問北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng)：www.mdpxb.com (每月在全國開設(shè)四百多門公開課，歡迎報名學(xué)習(xí))