Python、知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)_進(jìn)階3天
Python、知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)_進(jìn)階3天詳細(xì)內(nèi)容
Python、知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)_進(jìn)階3天
Python深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜培訓(xùn)
(進(jìn)階部分)
【課程時(shí)長(zhǎng)】
3天(6小時(shí)/天)
【課程簡(jiǎn)介】
人工智能的浪潮正在席卷全球,各種培訓(xùn)課程應(yīng)運(yùn)而生,但真正能讓學(xué)員系統(tǒng)、全面掌握知識(shí)點(diǎn),并且能學(xué)以致用的實(shí)戰(zhàn)課程并不多見(jiàn)。本課程包含深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜的重要概念及常用算法(目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、自然語(yǔ)言處理、RNN、知識(shí)圖譜、GAN等),以及人工智能領(lǐng)域當(dāng)前的熱點(diǎn)。通過(guò)3天的系統(tǒng)學(xué)習(xí)、案例講解和動(dòng)手實(shí)踐,讓學(xué)員能初步邁入深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜的知識(shí)殿堂。
【課程收益】
掌握Python開發(fā)技能;
掌握深度學(xué)習(xí)工具:TensorFlow、Keras、pytorch等;
掌握深度學(xué)習(xí)的理論與實(shí)踐;
掌握知識(shí)圖譜基本知識(shí);
為學(xué)員的后續(xù)項(xiàng)目應(yīng)用提供針對(duì)性的建議。
【課程特點(diǎn)】
本課程力圖理論結(jié)合實(shí)踐,強(qiáng)調(diào)從零開始,重視動(dòng)手實(shí)踐;課程內(nèi)容以原理講解為根本,以應(yīng)用落地為目標(biāo)。課程通過(guò)大量形象的比喻和手算示例來(lái)解釋復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)理論,既能將原理充分講懂講透,也避免了繁復(fù)而枯燥的公式推導(dǎo)。
【課程對(duì)象】
計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)本科;或理工科本科,且至少熟悉一門編程語(yǔ)言。
【主講專家】
葉梓,博士、高級(jí)工程師。2005年上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士畢業(yè),主研方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等?,F(xiàn)為某大型上市軟件企業(yè)的人工智能團(tuán)隊(duì)技術(shù)負(fù)責(zé)人。在大數(shù)據(jù)、人工智能應(yīng)用等方面有著豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。先后在SCI或EI期刊上發(fā)表論文4篇,在中文核心期刊上發(fā)表論文近20篇,并被百度學(xué)術(shù)收錄。
【學(xué)員基礎(chǔ)】
具備初步的IT基礎(chǔ)知識(shí)
【課程大綱】(培訓(xùn)內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整)
時(shí)間
內(nèi)容
案例實(shí)踐與練習(xí)
Day4上午
目標(biāo)檢測(cè)
二階段目標(biāo)檢測(cè)
目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目介紹
R-CNN
SPPNET(全圖卷積、SPP層)
Fast-RCNN(多任務(wù))
Faster-RCNN(RPN)
一階段目標(biāo)檢測(cè)(2)
SSD
YOLO-v1(一切都是回歸)
YOLO -v2(9000)
YOLO -v3(多尺度)
YOLO -v4
YOLO -v5
案例實(shí)踐:
基于Faster-RCNN的通用目標(biāo)檢測(cè)示例
血常規(guī)分析
案例實(shí)踐:
基于YOLO v3的通用目標(biāo)快速檢測(cè)示例
基于YOLO v4的疫情防控系統(tǒng)
Day4下午
圖像分割與NLP初步
圖像分割(3)
全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)
上采樣的三種實(shí)現(xiàn)方式
膨脹卷積
HMM與CRF
DeepLab V1~V3
自然語(yǔ)言處理初步(2)
語(yǔ)言模型
Bi-Gram與N-Gram
機(jī)械分詞與統(tǒng)計(jì)分詞
詞性標(biāo)注
命名實(shí)體識(shí)別
情感分析
DeepLab:遙感地圖分析
Day5上午
RNN與W2V
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1)
RNN基本原理
LSTM、GRU
雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
編碼器與解碼器結(jié)構(gòu)
seq2seq模型
Attention
NIC模型
詞向量(3)
W2V:CBOW
W2V:skip-gram
W2V:Hierachical Softmax
W2V:Negative Sampling
案例實(shí)踐:
股票交易數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè);
藏頭詩(shī)生成;
《絕代雙驕》中,誰(shuí)和小魚兒最相似?
SnowNLP:褒義的中性詞
Word2vec代碼解讀
Day5下午
預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)
Transformer
所有你需要的僅僅是“注意力”
Transformer中的block
自注意力機(jī)制
多頭注意力
位置編碼(拋棄RNN)
Batch Norm與Layer Norm
解碼器的構(gòu)造
BERT
BERT整體架構(gòu)
Masked-LM
Next Sentence Prediction
改造下游任務(wù)
WordPiece作為輸入
哪些改進(jìn)起作用?
案例實(shí)踐:
手推Transformer
BERT代碼解讀
BERT下游任務(wù)的改造
Day6上午
知識(shí)圖譜概念
知識(shí)圖譜基礎(chǔ)概念
知識(shí)推理
本體推理方法
本體推理工具
語(yǔ)義搜索
RDF與RDFS
OWL與OWL2
知識(shí)圖譜存儲(chǔ)
Neo4j開發(fā)環(huán)境部署
Neo4j-可視化操作
Neo4j-CQL語(yǔ)法基礎(chǔ)
Neo4j-完整案例操作實(shí)戰(zhàn)
Neo4j系統(tǒng)管理
Python與Neo4j的集成
實(shí)踐:
Neo4j的安裝
Neo4j的基本操作
Day6下午
知識(shí)圖譜存儲(chǔ)
知識(shí)圖譜自動(dòng)抽取
實(shí)體消歧與鏈接
知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)
基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)體識(shí)別
基于深度學(xué)習(xí)的屬性鏈接
知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)
基于知識(shí)圖譜問(wèn)答系統(tǒng)
GAN
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)
KL散度與JS散度
改進(jìn)的GAN:DCGAN
加上約束:infoGAN
根本上解決:Wasserstein GAN
實(shí)踐:
Python與Neo4j的集成
知識(shí)抽取的DL模型
完整的基于KG的問(wèn)答系統(tǒng)(KBQA)
計(jì)算機(jī)想象的數(shù)字
特朗普的孩子
查無(wú)此人
【授課環(huán)境】
講課環(huán)境要能上網(wǎng)
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人工智能“最強(qiáng)模型”transformer詳解【課程簡(jiǎn)介】Transformer是迄今為止人工智能領(lǐng)域的最新和最強(qiáng)大的模型類別之一。它幾乎正在憑借一己之力來(lái)推動(dòng)深度學(xué)習(xí)的又一波重大進(jìn)步。Transformer模型充分運(yùn)用了稱為注意力和自注意力機(jī)制,以檢測(cè)系列(或圖像)中元素相互影響和相互依賴的微妙關(guān)系。本課程通過(guò)2天時(shí)間的詳細(xì)介紹,可使學(xué)習(xí)者初步了解Tran
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