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中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构,同时也是中国信息化建设的重要支撑单位,中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量,在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上,自主研发出一整套课程体系,其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才,提升整体研发能力,迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员,并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。

深度学习是对使用多层神经网络过程进行机器学习的统称,多层神经网络是一种利用多种数学方法,及其方法组合的模型。近几年人们有能力卓有成效地利用神经网络,其原因主要一是获取足够数量的数据成为现实;二是得益于通用GPU的快速发展,多层神经网络拥有了超越其他机器学习方法的优势。当决定如何最有效地利用数据时,深度学习能够赋予模型更大的灵活性。

TensorFlow是谷歌开源的主流深度学习框架,目前已在谷歌、优步、京东、小米等科技公司广泛应用。本课程使用TensorFlow框架作为深度学习入门,使学员以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。课程中省去了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题,包含了深度学习的知识和大量实践经验,帮助学员走进这个最新、最火的人工智能领域。


本培训介绍基于TensorFlow进行数据处理、数据探索的基本方法,并对TensorFlow算法原理及实现进行讲解。

活动日程

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深度学习简介

潘云鹤

1)人工智能、机器学习与深度学习

2)深度学习的发展历程

3)深度学习的应用

4)深度学习工具介绍和对比

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TensorFlow基础

潘云鹤

1) TensorFlow系统架构

2)数据流图

3)TensorFlow基本概念

4)TensorFlow实现数据流图

5)可视化数据流图

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TensorFlow进阶

潘云鹤

1)张量及其典型应用

2)索引与切片

3)维度变换

4)经典数据集加载

5)前向传播实战

会议介绍

一、培训对象

1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

2,牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。

3,政府机关,金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。

4,高校、科研院所牵涉到网络数据采集与数据处理及展现的项目负责人。


二、学员基础

1,对IT系统设计有一定的理论与实践经验。

2,有一定的机器学习基础知识和开发经验。

3,有一定的机器学习与大数据处理的知识。


三、培训目标

1,全面了解深度学习和Tensorflow的相关知识。

2,学习Tensorflow的核心技术方法以及应用特征。

3,深入使用Tensorflow在深度学习中的使用。


四、证书

培训结束,颁发中科院计算所职业培训中心"人工智能-基于Tensorflow的实战"结业证书。


演讲嘉宾

合作伙伴