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news 2026/1/11 5:37:31
网站搜索优化怎么做,集团网站品牌建设特点,wordpress 用户函数,上海十大活动策划公司知识关键点 1. 人工智能、深度学习的发展历程 2. 深度学习框架 3. 神经网络训练方法 4. 卷积神经网络#xff0c;卷积核、池化、通道、激活函数 5. 循环神经网络#xff0c;长短时记忆 LSTM、门控循环单元 GRU 6. 参数初始化方法、损失函数 Loss、过拟合 7. 对抗生成网…知识关键点 1. 人工智能、深度学习的发展历程 2. 深度学习框架 3. 神经网络训练方法 4. 卷积神经网络卷积核、池化、通道、激活函数 5. 循环神经网络长短时记忆 LSTM、门控循环单元 GRU 6. 参数初始化方法、损失函数 Loss、过拟合 7. 对抗生成网络 GAN 8. 迁移学习 TL 9. 强化学习 RF 10. 图神经网络 GNN 一、算法和场景融合理解 1. 空间相关性的非结构化数据CNN 算法。典型的图像数据像素点之间具有空间相关性例如图像的分类、分割、检测都是 CNN 算法。 2. 时间相关性的非结构化数据RNN 算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、语音相关算法都是基于 RNN 算法。 3. 非欧氏数据结构 GNN。这类场景典型的可以用图来表示。例如社交网络等。 案例摘要讲解 医疗领域如流行疾病、肿瘤等相关疾病检测 遥感领域如遥感影像中的场景识别 石油勘探如石油油粒大小检测 轨道交通如地铁密集人流检测 检测领域如故障检测 公安领域如犯罪行为分析 国防领域目标检测、信号分析、态势感知… 经济领域如股票预测 二、数据理解及处理 分析典型场景中的典型数据结合具体的算法对数据进行处理 1. 结构化数据如何对数据进行读取进行组织。 2. 图像数据在实际应用过程中的处理方法怎样做数据的预处理、进行数据增强等。 3. 时序信号将单点的数据如何组合成一个序列以及对序列数据处理的基本方法。 三、技术路径设计 针对具体的场景设计特定的神经网络模型对典型数据适配的网络结构进介绍。 1.DNN 模型搭建的基本原则 2.CNN 模型中常见的网络结构以及参数分析。 3.RNN 中支持的一些基本算子如何对序列数据进行组织。 四、模型验证及问题排查 简单的算法或者模型对典型的场景进行快速验证并且针对一些频发的问题进行讲解。 1. 模型收敛状态不佳 2. 分类任务重最后一层激活函数对模型的影响 五、高级 - 模型优化的原理 不同的模型需要采用的优化函数以及反向传播中参数的优化方法 1. 模型优化的算法介绍基于随机梯度下降的算法介绍。 2. 不同场景适应的损失函数介绍。 3. 针对典型场景的反向传播梯度的推到过程。 六、高级 - 定制化思路 结合往期学员的一些项目简单介绍一下解决一个具体问题的思路。 遥感成像中地块农作物种类的识别。 实操解析与训练 第一阶段 神经网络实践 实验神经网络 1. 神经网络中基本概念理解epoch、batch size、学习率、正则、噪声、激活函数等。 2. 不同的数据生成模型、调整网络参数、调整网络规模 3. 神经网络分类问题 4. 不同数据特征的作用分析、隐含层神经元数目 5. 过拟合 高频问题 1. 输入数据与数据特征 2. 模型设计的过程中的参数与功能的关系。 关键点 1. 掌握神经网络的基本概念 2. 学会搭建简单的神经网络结构 3. 理解神经网络参数 实操解析与训练 第二阶段 深度学习三种编程思想 实验Keras 实践 1. 理解 Keras 基本原理 2. 学会 Keras 编程思想 3. 三种不同的深度神经网络构建编程方式 4. 给定数据集采用 Keras 独立完成实际的工程项目 高频问题 1. 如何编程实现深度神经网络 2. 三种开发方式的具体使用 关键点 1. 掌握 Keras 编程思想 2. 采用三种不同方式编写深度神经网络 实操解析与训练 第三阶段CNN 实践 实验图像分类 1. 使用 CNN 解决图像分类问题 2. 搭建 AlexNet 3.VGG16/19 4.GoogleNet 5.ResNet 高频问题 1.CNN 更复杂的模型在哪里可以找到代码 关键点 1. 使用卷积神经网络做图像分类 2. 常见开源代码以及适用的问题 实验视频人物行为识别 1. 基于 C3D 的视频行为识别方法 2. 基于 LSTM 的视频行为识别方法 3. 基于 Attention 的视频行为识别方法 高频问题 1.2D 卷积与 3D 卷积 2. 视频的时空特征 关键点 1.C3D 网络的构建 2.Attention 机制 实操解析与训练 第四阶段 R-CNN 及 YOLO 实践 实验目标检测 1. 目标检测发展现状及代表性方法 2. 两阶段目标检测方法R-CNN 系列模型 3. 一阶段目标检测方法YOLO 系列模型 高频问题 1. 提名与分类 2.BBOX 实现策略 3.YOLO Loss 函数 关键点 1. 提名方法 2.ROI Pooling 3.SPP Net 4.RPN 5.YOLO 实操解析与训练 第五阶段 RNN 实践 实验股票预测 1. 股票数据分析 2. 同步预测 3. 异步预测 高频问题 1. 历史数据的使用 关键点 1. 构建 RNN 2. 采用 Keras 编程实现 实操解析与训练八 第六阶段 Encoder-Decoder 实践 实验去噪分析 1. 自编码器 2. 去噪自编码器 高频问题 1. 噪声的引入与去除 关键点 1. 设计去噪自编码器 实验图像标题生成 结合计算机视觉和机器翻译的最新进展利用深度神经网络生成真实的图像标题。 1. 掌握 Encoder-Decoder 结构 2. 学会 Seq2seq 结构 3. 图像 CNN 文本 RNN 4. 图像标题生成模型 高频问题 1. 如何能够根据图像生成文本 关键点 1. 提取图像特征 CNN生成文本 RNN 2. 构建 Encoder-Decoder 结构 实操解析与训练 第七阶段 GAN 实践 实验艺术家作品生成 1. 生成对抗网络原理 2.GAN 的生成模型、判别模型的设计 高频问题 1. 生成模型与判别模型的博弈过程 关键点 1. 掌握 GAN 的思想与原理 2. 根据需求学会设计生成模型与判别模型 实操解析与训练 第八阶段 强化学习实践 实验游戏分析 1. 游戏场景分析 2. 强化学习的要素分析 3. 深度强化学习 高频问题 1.DNN 与 DQN 2. 探索与利用 关键点 1. 深度强化学习的原理 2. 根据实际需求设计深度强化学习模型 实操解析与训练 第九阶段 图卷积神经网络实践 实验社交网络分析 1. 图神经网络的原理 2. 图卷积神经网络的思想 3. 设计图卷积神经网络进行社交网络分析 高频问题 1. 如何从图神经网络的原理转化到实际编程 关键点 1. 掌握图神经网络原理 2. 图卷积神经网络编程实现 实操解析与训练 第十阶段 Transformer 实践 实验基于 Transformer 的对话生成 1. Transformer 原理 2. 基于 Transformer 的对话生成 3. 基于 Transformer 的应用 高频问题 1. 如何应用自注意力机制 2. 如何应用于自然语言处理与计算机视觉 关键点 1.self-Attention 机制 2.position 学习和关注人工智能技术与咨询了解更多资讯
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