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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2019暑假期Python数据可视化、深度学习研修班(7月北京班) 更新时间:2019-07-15T10:33:43

2019暑假期Python数据可视化、深度学习研修班(7月北京班)
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2019暑假期Python数据可视化、深度学习研修班(7月北京班) 已截止报名

会议时间:2019-07-23 09:00至 2019-07-26 16:30结束

会议地点: 北京  北京科技大学  北京市海淀区学院路30号 周边酒店预订

会议规模:50人

主办单位: 北京软数信息技术研究院

发票类型:增值税专用发票 增值税普通发票
领取方式:会后快递 会前快递 
发票内容: 会议费 会务费 会议服务费 
参会凭证:邮件/短信发送参会通知 电子票

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        2019暑假期Python数据可视化、深度学习研修班(7月北京班)

        2019暑假期Python数据可视化、深度学习研修班(7月北京班)宣传图

        关于举办“深度学习技术应用与实战”培训班通知

        通讯技术、互联网、传感器网络和人工智能技术广泛应用于生活、社会治理、工业生产等领域,提高效率,增强体验。深度学习技术通过结构化计算和结构特征表示在视觉、语言、信号处理、信息检索、无人驾驶、大数据处理等领域取得广泛的应用。本次课程通过详细解析深度学习技术的特点、技术方法,并通过在人工智能、自动驾驶、信号处理、信息检索、大数据领域的应用展示深度学习的潜力。在深度学习方面:从深度学习理论基础、基本和组合模型设计到视觉、信号处理、语言、自动控制、数据分析的实际案例构建学员应用深度学习技术方法解决问题的系统性能力,应用深度学习主流开发框架的进行动手能力实践培养;基础部分详细分析深度学习的基本概念、技术方法、模型设计的基本原则、超参数调试的基本策略,特别是当前的前沿模型、网络结构的解析形成深度学习解决问题的基本特点,其优势产生的原因和应用指导原则;实践案例部分详细讲解解决应用问题的方法、特点,应用实例包括视觉智能、自然语言处理、信号分析、检索、大数据分析;提高部分详细阐述各种模型设计高级技术方法和困难问题解决,具体包括有监督学习、无监督学习、深度强化学习、组合模型设计和训练、超参数自动化调试。培养目标构建学员从所学理论到实践解决问题的理论和工程相结合的能力,解决各自领域的具体问题。针对学员面对的实践问题展开讨论、方案建议。为学员配备由浅入深的参考书和深度学习开发教材,便于课后逐步提高能力。

        注:针对算例进行上机实操!报名学员可以提前把感兴趣的内容和要解决的问题带到会场上,和主讲老师及其他学员交流学习!

        【时间地点】

        2019年07月23日——2019年07月26日     北京

        (时间安排:第一天报到,授课三天)        

        主办单位:北京软数信息技术研究院

        2019年06月18日

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        会议日程

        (最终日程以会议现场为准)


        附件1

        深度学习技术应用与实战课程大纲

        一、机器学习和深度学习的概念、基本技术方法、大规模深度学习基本框架与开发过程以及实践

        (第一天上午和下午进行课程内容教学,两个小时的开发工具应用实践,全连接神经网络实现和手写字识别,模拟分类器实现)

        1. 人工智能概述、计算智能、类脑智能、深度学习的前生今世、发展趋势

        2. 机器学习和深度学习概述、基本过程和方法,包括深度学习的三要素、模型设计、训练方法;深度学习与机器学习的联系、深度学习产生优势的原因、深度学习解决问题的强势和弱势。

        3. 深度神经网络基础包括深度神经网络的高维复杂函数近似、流形推断、泛化的基本原理

        4. 人工神经网络和基本训练方法(训练目标和训练BP 算法) 

        5. 实践:Tensorflow框架的开发模式、开发案例

        6. 深度神经网络开发的基本过程、训练和问题解决技巧

        7. 基本神经网络开发实践

        二、深度学习的基本模型设计、训练方法和应用问题决

        (第二天上午和下午理论教学,下午两个小时实践,内容包括基本的卷积网络、循环网络开发,解决复杂结构的表示学习)

        1. CNN 卷积神经网络的设计思想、设计和应用开发与上机实习(卷积层(一维卷积、二维卷积)、池化层(均值池化、最大池化)全连接层、激活函数层、Softmax 层)

        2. 神经网络训练的基本技巧和问题解决方法

        3. 卷积神经网络的变化、思想和应用实例(残差网络、R-CNN、SPPNET、Fast-R-CNN、Faster-R-CNN、Mask-R-CNN、YOLOv1-v3)

        4. RNN 循环神经网络改进的思想和LSTM、GRU、Bi-RNN、Attention based RNN

        5. RNN、LSTM 实际应用:自然语言处理、Seq2Seq 、跨模态应用(Caption/无导师翻译/无导师生成)

        6. 残差神经网络、非局部神经网络以及它们的应用,特别在自然语言处理和图数据处理方面的应用。

        7. 对象识别、机器翻译、看图说话、以文成图、推荐/信息检索、信号处理的基本技术方法

        三、深度学习模式和基本技术:弱导师学习、强化学习、无导师学习、迁移学习

        (第三天上午理论教学)

        1. 深度学习的基本模式、似然估计和非似然估计、指数复杂度/下界和后验推理/重参数

        2. 最大似然估计技术体系:弱导师学习、远程学习Autoencoder、VAE、GAN+VAE

        3. 非似然技术体系:对抗生成模型GAN 的理论知识、INFOGAN、f-GAN、WGAN、Conditioned-GAN的基本原理与应用

        4. 迁移学习的理论概述、迁移学习常见方法举例

        5. 强化学习的基本原理和实践:动态规划、TD和MC算法

        6. 深度强化的基本思想、策略递度、价值近似的建模和训练方法以及各种改进技术的详细解析

        四、深度学习的大数据处理技术

        (第三天下午一个小时理论教学,两个小时的实践内容包括:模型可视化分析和调试、对抗神经网络实现和结果可视化)

        1. 多模态数据的深度学习分析技术

        2. 深度社交网络分析

        3. 多模态深度推荐/信息检索技术

        4. 深度模型调试案例解析(训练目标设计、不稳定、超参数设计自动化、元学习)

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        会议嘉宾

        (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        【主讲专家】

        崇老师:计算机科学与工程学院副教授,在主要国际会议和期刊上发表学术论文十多篇。先后主持和参与国家项目六项,包括国家自然基金、国家863项目。主持校企合作项目十多项,涵盖数据科学与工程领域的大规模知识图谱的存储查询、基于深度学习技术的行为大数据处理、大规模图片检索以及可视化分析等工程技术方法。

        目前的主要兴趣集中在人工智能以及深度学习的工程化技术和工具、知识驱动的深度网络设计和大规模训练方法、基于区块链的去中心化应用开发的工具、编程模式。

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        参会指南

        会议门票 场馆介绍


        【培训费用】

        收费标准:

        普通票:¥RMB:3900元/人(含报名费、培训费、资料费、场地费、上机辅导费、证书费、午餐费等);

        学生票:¥RMB:3500元/人(含报名费、培训费、资料费、场地费、上机辅导费、证书费、午餐费等),此费用为学生优惠价,需签到时出示学生证;

        住宿可统一安排,费用自理。

        颁发证书:参加相关培训并通过考试的学员可获得由工业和信息化部通信和信息技术创新人才培养工程颁发《深度学习应用》职业水平证书。

        注:请学员带两寸照片(背面注明姓名)、身份证复印各1份。           

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        北京科技大学 北京科技大学

        交通指南:

        北京市海淀区学院路30号

        北京科技大学(University of Science & Technology Beijing,USTB)是教育部直属全国重点大学,为国家“211工程”、“985工程优势学科创新平台”重点建设院校,入选“2011计划”、“卓越工程师教育培养计划”、“高等学校学科创新引智计划(111计划)“、“国家建设高水平大学公派研究生项目”,设有研究生院,是北京高科大学联盟成员 。

        学校于1952年由原北洋大学、清华大学等6所国内著名大学的矿冶科系组建而成,初名北京钢铁工业学院,1960年更名北京钢铁学院,是全国首批成立研究生院的22所高校之一。1988年定名北京科技大学,1997年5月,学校首批进入国家211工程”建设高校行列。2006年,学校成为首批“985工程”优势学科创新平台建设项目高校。2014年,入选国家“2011计划”。现已发展成为一所以工科为主,工学、理学、管理学、文学、经济学、法学等多学科协调发展的研究型重点大学。


        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
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        部分参会单位

        • 厦门国际银行股份有限公司

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