《深度学习原理及项目实战培训班》代理人招生

背景

2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将人工智能产业提升至国家战略层面。今年两会，“人工智能”不仅被首次写入政府工作报告，同时也成为代表委员们的热议话题。

随着人工智能（AI）特别是深度学习（Deep Learning）近年来的飞速发展，在多个领域的成功应用，已经成为当前学术界和各行业最炙手可热的研究应用方向。为了在人工智能时代取得先机，越来越多的企业寻求更加灵活和强大的深度学习能力。为帮助企业升级和转型，促进AI领域人才的培养，促进人工智能行业的发展，北京长风信息技术产业联盟将整合人工智能领域专家资源，推出人工智能系列公开课，欢迎大家参加！

6月2日，特邀请曾在BAT公司从事过一线研发经验的资深讲师进行分享，详解最新的顶级会议论文的核心算法和思想，所选论文都是当今最主流和最有学习价值的算法如faster-rcnn,深度残差网络等。结合算法流程图，对于每一个复杂的算法总结成通俗易懂的原理思想，即便刚入门这个领域也能快速理解深度学习领域顶级的算法思想。

实战、干货是我们的课程核心！

智能时代，AI人才紧缺，年薪超50万起，从现在，学起！

【课程主题】

深度学习原理及项目实战

【适用人群】

深度学习、人工智能、机器学习爱好者

【培训时间】

    2018年6月2日（周六）09:30-17:00

【主办单位】

    北京长风信息技术产业联盟

【讲师介绍】

李嘉璇老师

李嘉璇，《TensorFlow 技术解析与实战》作者，TensorFlow交流社区（tf.greatgeekgrace.com）创始人，活跃于国内各大技术社区，知乎编程问题回答者。致力于人工智能的研究，对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用很有心得。有过上百篇论文阅读和深度学习经验，处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘经验，参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛。曾在BAT公司长期从事一线研发工作，目前研究构建高性能的神经网络模型及TensorFlow下的模型压缩工具链，包括模型量化、常数化、剪枝。

【课程大纲】

1、Tensorflow基础            2、深度神经网络案例 

3、卷积神经网络与图像应用    4、海量图像训练预处理

5、图片识别的原理及应用案例  6、Tensorboard工具与模型优化

本课程主要以深度学习技术应用于项目目的出发，前两部分从深度学习相关开发工具Anacond、Tensorflow、Python-OpenCV2的原理和神经网络原理开始，一步一步仔细讲解、分析、编程实现：卷积神经网络CNN中的各种技术细节，让大家更好的理解卷积层、池化层、激活层等运算实现方式，快速上手构建、编写自己的卷积神经网络。

随后加入TensorFlow的图像处理和自然语言处理上的实战内容，对于每一阶段，详解代码中每一行的意义，带领大家一步步完成整个网络模型。

深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景，选择多阶段检测的网络架构，对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源，实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式，从全局检测到单点校准，基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段，详解代码中每一行的意义，带领大家一步步完成整个网络模型。

【培训地点】

北京市海淀区海淀大街1号中关村梦想实验室2层AI时代

【培训费用】

1000元/人