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深度学习算法模型
与平台应用实践
深度学习算法模型与平台应用实践
授课讲师: 艾彪
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课程技能测试(鲲测评)
课程介绍
课程描述:
本课程重点讲解深度学习的模型,包括CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络(LSTM)模型的算法及其应用、Connectionist Temporal Classification算法及其应用,如GoogleNet,Fully Convolutional Networks模型深入理解与应用,以及深度学习训练数据集的准备,深度学习的发展趋势,文字检测与识别算法的发展历程,以及文本分析在深度学习技术下的新应用。在深度学习实践方面,本课程基于Caffe和Tensorflow深度学习平台开展实践教学,对算法的具体内涵和应用场景进行深度剖析和讲解。
本课程在实践方面,结合Spark MLlib、DL4J实现分布式并行深度学习平台的实践,并结合Caffe和TensorFlow结合Spark平台,实现深度学习的并行处理与高精度处理。
本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学,在讲授原理的过程中,穿插实际的系统操作,本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。
授课对象:
1.大数据分析挖掘应用开发工程师
2.大数据分析挖掘项目的规划咨询管理人员
3.大数据分析挖掘平台架构师
课程内容
全部展开
第1天
人工智能和深度学习概述
深度学习的发展历程
深度学习的应用场景
深度学习在Google、Facebook、IBM中的应用趋势和热点投资领域
人工智能中深度学习的应用案例和背后的故事
深度学习在解决人工智能问题的优势和劣势
Spark MLlib机器学习平台应用
基于Spark MLlib的大数据机器学习分析与数据挖掘平台的方案剖析
Spark MLlib在电商平台、互联网金融平台中针对用户行为分析、客户分析、个性化推荐、广告精准投放、产品营销应用场景下常用的数据建模方法、建模过程、匹配算法、并行数据挖掘算法、技术原理及其项目应用
深度学习模型及算法实现
神经网络算法Neural Network的实现方法和挖掘模型应用
深度学习的基本思想:人脑视觉机理和特征
浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)
深度学习的训练过程
深度学习的常用模型和方法
第2天
基于Caffe的深度学习平台应用实践
基于Caffe实现CNN模型应用,以及算法部署,算法调优,处理效率提升之道
基于Caffe实现RNN(LSTM)模型应用,以及算法部署,算法调优,处理效率提升之道
基于Caffe实现CTC模型应用,以及算法部署,算法调优,处理效率提升之道
基于Tensorflow的深度学习平台应用实践
基于Tensorflow实现CNN模型应用,以及算法部署,算法调优,处理效率提升之道
基于Tensorflow实现RNN(LSTM)模型应用,以及算法部署,算法调优,处理效率提升之道
基于Tensorflow实现CTC模型应用,以及算法部署,算法调优,处理效率提升之道
DL4J与Spark深度学习应用实践
业界主流的Java深度学习平台DL4J( DeepLearning4Java)
DL4J与GPU的交互
DL4J深度学习算法的应用操作
DL4J卷积网络进行图像分类
DL4J的深度学习任务的并行处理机制
Spark+DL4J的Java深度学习程序开发
Spark+DL4J的Scala深度学习程序开发
课程总结
人工智能和深度学习算法与模型讨论
AI和深度学习(机器学习)工程师素养
AI和深度学习平台的构建方案讨论
讲师简介
艾彪
Python技术资深开发专家
数据分析技术专家
Tensorflow技术专家
8年潜心研究深度学习领域专家
多家世界500强企业AI人工智能高级顾问
为波导手机、中国银行、中南空管局等诸多企、事业单位开发工作流,数据处理等项目;为花样年集团,中行等多家大型上市集团和央企事业单位主导负责AI项目;精通Python开发与数据分析、模型构建和模型训练,擅长使用tensorflow框架解决实际问题,培训指导企业软件工程师超2万人。
现为中睿金牌讲师,首席企业移动开发顾问,python技术,AI深度学习,Web技术方向培训满分讲师。
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