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        機器讀心術之神經網絡與深度學習

        2016-5-30 15:58| 發布者: 仙豆| 查看: 76685| 評論: 0

        網絡 模型 算法 神經網絡 深度學習

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        這是“機器讀心術”系列的第二門課程(另一門課是《機器讀心術之文本挖掘與自然語言處理)。Alphago的秘密將本課程內被揭開!

        深度學習正在引發一場深刻的技術革命,這是人類首次如此接近思維的本質。象手寫體識別,臉像識別這類系統,過去的思路是從業務背景中線提取特征,然后產生若干辨識邏輯,再形成算法編程實現,但對于像imagenet那樣要對上百萬的圖片進行上千個分類識別的問題,以往的技術就傻眼了,別說邏輯,連特征的提取都因為過于復雜而沒辦法進行。現在流行的深度學習網絡的方法,把邏輯隱藏在成百上千萬的神經網絡權值里,讓特征被自動識別與提取,卻能得出讓人吃驚的高準確率。給出通用的框架,通過大量學習數據訓練出合適的權值,權值就是邏輯,這是未來的方向,那種先設計算法敲代碼的日子該一去不復返了,以后甚至程序員的工作都由機器全部完成也不是沒有可能。

        深度學習是傳統神經網絡的發展延伸,隨著AlphaGo的熱潮成為當前機器學習最火熱的前沿方向之一,預計在今后數年以深度學習為主要內容的人工智能將形成繼云計算,大數據后的新熱點,引發創業潮和技術革命,前程無量。我們學習掌握這個領域的知識,可以抓住未來的發展方向。深度學習領域的特點是適合讀的成熟教材幾乎沒有,但有浩瀚如煙的一大堆論文構成整個知識體系的各種細節,所以體系化這些知識,是學習者面對的首要困難。其次,這些領域大多涉及深澀艱難的算法模型,比如Hopfield網絡,受限玻爾茲曼機,自編碼器,卷積神經網絡,深度置信網絡等,基礎稍差的人,估計即使花上幾年去讀,也不可能取得多大的自我進展。知識難以理解的程度超出了很多學習者的極限。所以本課程的目的就是起指路人的作用,為大家選材,整理,融合案例,通過體系化學習提高效率,力爭在數個月時間里系統掌握這個領域的大部分知識并應用到實踐中去。

        我開設這門課的“賣點”就是:用最通俗的語言,從起點開始,由淺入深講解這些機器領域里最深奧的知識,使即使基礎不扎實,理解能力不超群的大眾,也能通過課程掌握這些前沿領域的細節技術,并且應用在自己的場景里去完成某些事情。這不是一項輕松愉快的講授任務,但按照以往在煉數成金上講授諸多同樣具有難度的課程的經驗,以及各位同學的鼓勵鞭策,又給我無窮的力量和信心,堅持下去把課程做完做好。

        課程大綱:
        第1課 跌宕起伏70年:神經網絡發展概述;最簡單的神經元仿生:單層感知器。
        第2課 線性神經網絡,BP神經網絡,基于梯度下降的各種學習算法;BP神經網絡應用:信用識別;為什么BP網絡丌能支持太多的隱層數?
        第3課 Imagenet介紹。BP神經網絡應用:圖像壓縮;稀疏自動編碼器與特征提取。
        第4課 能聯想和記憶的Hopfield神經網絡,DHNN與DCNN;應用:OCR識別,解決旅行商問題。
        第5課 模擬退火算法與Boltzmann機:隨機版的Hopfield神經網絡。
        第6課 馬爾科夫鏈;受限Boltzmann機RBM,Gibbs采樣,CD學習算法。
        第7課 應用RBM進行協同過濾;深度置信網絡(DBN):利用堆疊的RBM進行權值預訓練,應用于圖像編碼與解碼,圖像識別;生成式模型與判別式模型。
        第8課 萬能逼近器:徑向基神經網絡;PCA與SVM神經網絡。
        第9課 局部感受野與卷積神經網絡CNN;經典應用:MNIST手寫體數字識別,Imagenet圖像識別;GPU計算。
        第10課 計算機博弈原理,深度學習與AlphaGo,價值網絡與策略網絡的設計,構成和訓練。
        第11課 蒙特卡洛樹搜索與強化學習,Deepmind通用人工智能的嘗試。堆疊150層的超深度網絡:深度殘差網絡及其在Imagenet比賽中的表現。
        第12課 遞歸神經網絡RNN;ELMAN和NARX;BPTT學習算法;對抗梯度消失;LSTM原理與結構。
        第13課 深度學習在自然語言處理中的應用,word2vec原理與實踐;CBOW與Skip-gram;NLP的基本問題,將LSTM應用于中文自動分詞和命名實體識別。

        授課時間:
        課程將于2019年10月23日開課,課程持續時間大約為15周

        授課對象:
        對神經網絡技術和深度學習感興趣者,潛在研究者,愛好者,職業方向準備轉型高級數據分析師,邁向數據科學家的朋友。較好是學習過煉數成金上《機器學習》課程或具備類似能力。

        收獲預期:
        熟悉神經網絡技術和深度學習,懂得怎樣運用到自己的實際工作,設計有一定規模的學習系統,智能化地解決某些場景的實際問題。個人技術能力和數據分析能力,知識見解有明顯增長

        授課講師:
        tigerfish,知名數據庫網站ITPUB創始人,知名數據分析網站煉數成金創始人。數據庫專家,數據分析專家,有豐富的IT領域、數學領域的知識經驗。他將帶領他的數據分析團隊完成整個授課工作。

        課程試聽:


        新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,僅收取100元固定收費+300元暫存學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!

        特別說明如下:
        本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。
        在 報名時每位報名者收取400元,其中100元為固定 收費,另外300是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面和互動作業(每周不超過2小時),則300元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!

        課程授課方式:
        1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。
        2、 學習作業:老師每周布置書面及互動作業,學員需按時按質完成作業。
        3、 老師輔導:根據作業批改中發現的問題,針對性給予輔導,幫助大家掌握知識。
        4、 結業測驗:通過測驗,完成學業。

        您是否對此課程還有疑問,那么請 點擊進入 FAQ,您的問題將基本得到解答
        全國統一咨詢熱線 4008-010-006

        課程現開始接受報名,報名方式
        網上報名 請點擊:機器讀心術之神經網絡與深度學習
        咨詢Email :edu01@www.ba676.comedu02@www.ba676.com
        課程入門討論咨詢群:
        706821899(群內有培訓公開課視頻供大家免費觀看)
        咨詢QQ: 2222010006 (上班時間在線)

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