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结盟众多企业“教练”， 共同设计、开发及提供人才培养解决方案，通过新颖多样的学习方式，针对性的定制化内容，助力企业全面提升竞争优势。
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马老师
2天
6000元/人
授课对象：
对深度学习算法原理和应用感兴趣，具有一定编程 对深度学习算法原理和应用感兴趣，具有一定编程 对深度学习算法原理和应用感兴趣，具有一定编程 (Python)(Python)(Python) (Python) (Python) 和数学基础 和数学基础 (线性代数、 微积分线性代数、 微积分概率论 )的技术人员。 的技术人员。 的技术人员。
大纲
课程内容总的分为四部分：
1机器学习和神经网络入门
2模型的训练、调参、评估和优化
3卷积神经网络
4循环神经网络
| 内容 | 大纲 |
| PART I: 入门和基本 DNN 模型 |
1. 深度学习概要 什么是深度学习 & 与机器学习的异同 2. 多层感知器模型 Multi-Layer Perceptron – MLP 神经元 权重和激活 Neurons Weight Activation 神经元网络 Neuron Networks 训练网络 Training Networks Back-propagation 算法和计算图 多种自适应学习率算法 Adaptive Learning Rate 3. 用 Keras 搭建 MLP 载入数据 定义-编译-训练-测试模型 |
| PART II: 评估、调参和优化模型 |
4. 评估深度学习模型的性能 切分数据集合 Data Splitting 手工 k-fold cross validation 5. 通用深度学习工具集 Keras + Scikit-Learn 用 cross-validation 评估模型 用 grid-search 微调超参数 6. 项目：用 MLP 进行多元分类 – 植物品种分类 7. 项目：用 MLP 进行二元分类 – 声呐探测物体信号分析 8. 项目：用 MLP 进行回归 – Boston 房屋价格预测 9. 序列化保存模型 10. 通过 check point 机制获取最佳模型 11. 通过绘制模型历史理解训练行为 12. 通过 dropout regularization 降低模型过拟合 13. 选取不同的 Learning Rate Schedule 提升模型性能 |
| PART III： 卷积神经网络 |
14. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network 14.1 CNN 原理和构造： - 核 Filter 和卷积运算 Convolutional Layer - 特征图 Feature Maps - 池化层 Pooling - 全连接层 Full Connected Layer - Dropout 和 Batch Normalization - CNN 最佳实践 14.2 CNN 实践 - 项目：用 CNN 进行手写体识别 - 练习：在 CNN 图像识别中通过 Image Augmentation 技术提升模型性能 - 项目：用 CNN 进行图片物体识别 - 项目：用 CNN 电影评论情绪预测 - 项目：用 CNN 进行图像 segmentation |
| PART IV: 循环神经网络 |
15. 循环神经网络 Recurrent Neural Networks 15.1 RNN 原理一：基本 RNN - 处理序列（Sequence）数据的神经网络 - 循环神经网 RNN 架构 - RNN 训练：如何在训练中获得稳定的梯度下降 - RNN 网络演化历史：RNN，LSTM，GRU 结构比较和分析 15.2 RNN 实践一：RNN 回归 - 项目：用 MLP 进行时间序列预测 - 项目：用长短记忆网络(Long-Short Term Memory, LSTM)进行时间序列预测 子项目 1) 用 LSTM 进行回归 子项目 2）用 LSTM 序列窗口（Window method）进行回归 子项目 3) 用 LSTM 时间步长（Time Step）进行回归 子项目 4) 用 LSTM 记忆（Memory）进行回归 & Stacked LSTM 15.3 RNN 实践二：RNN 分类 - 项目：对电影评论进行序列分类 Sequence Classification - 项目：使用 dropout LSTM - 项目：结合使用 CNN 和 RNN 进行序列分类 15.4 RNN 实践三：用 RNN 进行文本生成 – one char - 项目：用 LSTM 进行 one-char 生成 - 项目：用 LSTM feature-window 进行 one-char 生成 - 项目：用 LSTM time-step 进行 one-char 生成 - 项目：用 LSTM 批内样本间保持状态进行 one-char 生成 - 项目：有状态 LSTM 进行 one-char 生成 - 项目：变长输入 LSTM 15.5 RNN 实践四：RNN 进行文本生成 – sequence - 项目：用 LSTM 生成文本序列 - 项目：深度 LSTM 生成文本 - 讨论：如何进一步提高模型 performance 15.6 更多 RNN 模型（可选）例如： - image captioning 图像字幕 - machine translation 机器翻译 - dialogue generation 对话生成 |
