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深度学习实战

深度学习实战

难度:


周期: 6周

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深度学习实战

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  • WHAT 课程简介

    深度学习实战课程属于数据科学的高级课程,涉及到人工智能的数学基础、深度学习的常用工具介绍(Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch)、深度学习在各个领域的应用、深度学习高级算法等内容,对Python语言技能有较高的要求,适合有5年以上数据分析工作经验并对Python语言较熟悉的在职人员,或者学习完精英学院机器学习实战课程、和商业数据分析实战课程的用户。 课程每期至少十位以上相关领域专家授课,使用实际案例手把手将人工智能技术传授给学员,使CDA人工智能课程更符合市场真实要求,更符合市场主流和未来5年的趋势,帮助学员快速进入人工智能领域并长期保持较强的市场竞争力。
  • WHY 学习目标

    熟悉AI工具,包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
    熟悉深度学习应用
    熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神经网络模型,并掌握其相关的优化算法
    了解深度学习高级算法,包括生成对抗网络、强化学习等
  • WHO 学习对象和基础

    在校数学、计算机、统计学、大数据、数据分析相关专业高年级学生
    有5年一般数据分析经验或1年以上机器学习经验学员
    学完商业统计分析与SPSS应用课程和Python机器学习实战课程的精英学员

01人工智能的数学基础

01-01高等数学基础:导数与偏导、梯度向量、极值定理、泰勒展开、拉格朗日乘法
01-02线性代数:矩阵与张量、矩阵的正定性、可逆矩阵、雅克比行列式、子空间、范数、哈希空间
01-03降维:PCA/SVD方法
01-04概率论与统计学:常见分布、期望、方差、协方差、熵
01-05优化问题:凸集、凸函数、凸优化、对偶、无约束梯度分析、无约束迭代法、线性回归求解
01-06SVN建模、求解、拓展
01-07EM统计建模
01-08GMM统计建模与实践

02人工智能工具库及其应用

02-01TensorFlow工具简介
02-02张量与图计算
02-03TensorFlow API的构建
02-04TensorFlow 简单API进行多层感知器建模
02-05TensorFlow 简单API进行CNN/LSTM建模
02-06TensorFlow DataSet与数据高效读写
02-07TensorFlow 复杂API的高效特征工程处理
02-08Keras工具简介
02-09Keras序贯模型与函数模型的使用
02-10Keras多层感知器
02-11Keras卷积神经网络
02-12Caffe工具简介、架构与设计
02-13使用Caffe训练神经网络模型
02-14使用Caffe实现数据集的图像分类
02-15使用Caffe提取图像特征
02-16PyTorch工具简介
02-17张量、梯度与自动求导
02-18基于PyTorch的基础模型搭建
02-19基于PyTorch的多层感知器搭建
02-20基于PyTorch的神经网络搭建

03深度学习的应用

03-01使用TensorFlow基于矩阵分解构建电商推荐系统
03-02使用TensorFlow完成复杂电商推荐系统
03-03使用TensorFlow构建LR、FM完成广告到达率预测
03-04使用Keras构建深度学习模型解决新零售销量预估问题
03-05NNLM模型介绍
03-06使用Keras完成词向量的训练
03-07基于卷积神将网络的文本分类模型
03-08基于RNN/LSTM实现新闻文本分类
03-09基于神经网络实构建唐诗生成器
03-10使用LSTM构建时间序列的预测模型
03-11实战:实现网站流量预估
03-12实战:对PM2.5的值进行预测
03-13图像处理:图像识别
03-14图像处理:基于内容的图像检测
03-15图像处理:物体检测与图像分割
03-16fine-tuning解决方案
03-17使用RNN进行评论情感分析

04对抗生成网络与强化学习

04-01生成对抗网络与图像生成
04-02生成对抗网络的应用:pix2pix图像翻译
04-03生成对抗网络的应用:汉子艺术字生成
04-04强化学习简介及其与监督/无监督的对比
04-05马尔可夫决策过程
04-06强化学习:Deep Q Network
04-07强化学习:DDPG

来自业界的数据领袖团队

  • 吴昊天

    CDA Level 2 大数据分析师考试命题组组长

    曾就职于电子科技大学大数据中心医疗卫生研究所,历任数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师等职,多次参与并主导医保反欺诈领域和智慧诊疗相关算法设计、执行、优化等相关工作, 拥有丰富的算法研发经验与多项算法专利。拥有丰富的数据类项目管理经验。
  • 董雪婷(Yuki)

    复旦大学数学科学学院&CDA Institute会员

    拥有近10年的数据项目工作经验,曾就职于美资咨询公司Hay Group(现名为光辉合益),通过数据驱动帮助客户 提升组织效能。 后转为甲方企业资深数据挖掘工程师,曾就职于携程、饿了么、 陆金所。主要从事数据分析和挖掘工作。
  • 李御玺

    国立台湾大学资讯工程博士

    铭传大学大数据研究中心主任,铭传大学资讯工程学教授,铭传大学大数据研究中心主任,中华资料采矿协会理事 其研究领域专注于数据仓库(Data Warehousing)、数据挖掘(Data Mining)、与文本挖掘。
权威 经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业顶尖人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。
专业 CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、正规化的人才标准。全国统考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
权益 持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA官网查询,确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

认证介绍:
CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
CDA持证人福利
1.可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权。
2.可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐。
3.免费参与CDA举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等各项活动,Level Ⅱ与Level III持证人享受特权位置。
4.可申请加入CDA数据分析项目组,参与项目合作(提供项目给持证人演练)。
5.CDA Level Ⅰ持证人免费享受Peixun.net会员服务6个月(价值588 RMB),Level Ⅱ与Level III持证人免费享受peixun.net会员服务1年 (价值998 RMB);
6.其他特权皆以各类活动公告为主。
进入考试报名系统
  • Q:为什么要学习这门课程?

    A: 我们目前正处于第四次科技浪潮-人工智能。人工智能这个概念很早就被提出,不过受限于计算机处理技术和样本数据的匮乏,始终停留在科研层面并未广泛应用于生活。随着计算机技术的高速发展和数据处理技术的更新,我们所能收集处理的数据也越来越庞大。人工智能技术也可以可以走下高高科学殿堂,来到普通人的身边。随着AlphaGo战胜李世石,人们对人工智能的认识和热情达到了顶峰,我们相信人工智能将在未来5-10年深刻改变我们的生活。从2013年开始人工智能领域的投资增长了3倍,对于人工智能人才的需求也愈来愈强烈。
  • Q: 请问课程的学习周期和学习方式?

    A:《深度学习实战》为周末集训课程,包含四周线下集训+两周线上课程+全套重播视频。学习周期为一个半月。同时我们会布置案例作业供课后练习提交,保证大家高质量地完成课程。
  • Q:这门课程有什么先修要求?

    A:这门课需要你最好掌握中级编程知识、中级统计学知识、中级微积分和线性代数知识。如果你不具备,可以先加入《数据分析与SPSS应用》课程和《Python机器学习实战》课程,一站式打好基础。
  • Q:在这门课程中会学习到什么?

    A:本课程结合以人工智能最核心的人工智能与深度学习为出发点,通俗讲解AI领域必备经典算法模型,以实战为导向结合深度学习经典框架进行项目实战,快速掌握人工智能必备基础与实战技巧。
  • Q:完成课程后,可以获得证书吗?

    A:参加课程学员可自愿参加CDA LEVEL II建模分析师等级考试,考试合格获得由经管之家颁发《CDA数据分析师证书》。同时可自愿申请工信部《数据分析师证书》-高级。
  • Q:课程如果学不会怎么办?

    A:首先,我们有一次免费学习的机会,如果还是学不会,授课老师会和学生面谈,发现问题所在,并让老师给出学习建议,查缺补漏,也可以再跟着免费学一期。

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