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[职场交流] 中科院——人工智能、机器学习、深度学习 培训课程!!

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发表于 2018-5-4 17:20:26 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自 北京
(1)青岛 会议安排: Matlab高级编程技术与机器学习 课程
时间:2018年5月18——5月21
地点:青岛
主办单位:中国科学院计算技术研究所·烟台分所
承办单位:中科云畅应用技术研究院

主讲专家:中科院计算所 姚二林
          中科院计算所 刘瑶
          山西大学 复杂系统研究所 郁磊

参会费用:3900/人 (含:报名费、资料费、会议费、证书费等),食宿可统一安排,费用自理。

1、MATLAB入门基础

2、MATLAB进阶与提高

3、BP神经网络

4、极限学习机(extreme learning machine,elm)

5、支持向量机(support vector machine,svm)

6、决策树与随机森林

7、遗传算法(genetic algorithm,ga)

8、图像处理入门

9、深度学习入门

10、深度学习在图像处理中的应用案例

11、讨论与答疑

*了解详细的课程大纲 请电话咨询张老师,或将邮箱发给张老师;我们会将详细的通知文件发到你的邮箱!短信 请备注单位、姓名。


(2)长春 会议安排:机器学习、深度学习、卷积神经网络、GPU高性计算 课程
时间:2018年6月1日——6月3
地点:长春
主办单位:中国科学院计算技术研究所·烟台分所
承办单位:中科云畅应用技术研究院

主讲专家:中科院计算所 姚二林
          中科院计算所 刘瑶
          山西大学 复杂系统研究所 郁磊


                        模块一:深度学习理论与实战
一、人工智能、机器学习、深度学习的历史和基本思想
1,人工智能概述、机器学习概述及基本思想
2,深度学习的前生今世、发展趋势
3,深度学习的主要模型及应用场景
二、生成性对抗网络GAN
1. GAN的理论知识   
2. GAN经典模型:
CGAN
LAPGAN
DCGAN
3,GAN实际应用: DCGAN提高模糊图片分辨率
三、卷积神经网络
1,CNN卷积神经网络:
卷积层(一维卷积、二维卷积)
池化层(均值池化、最大池化)
全连接层   
激活函数层   
Softmax层
2,CNN卷积神经网络改进:
R-CNN (SPPNET)  
Fast-R-CNN  
Faster-R-CNN (YOLO、SSD)
CNN应用案例:
CNN与手写数字集分类
YOLO实现目标检测
PixelNet原理与实现
利用卷积神经网络做图像风格结合
四、循环神经网络
1. RNN循环神经网络:
梯度计算
BPTT
2. RNN循环神经网络改进:
LSTM      
Bi-RNN
3,RNN实际应用: Seq2Seq的原理与实现   
五、强化学习
1. 强化学习的原理;
2. RL实际应用;
六、迁移学习
1,迁移学习的理论概述;
2,迁移学习的常见方法:
特征、实例、数据、深度迁移、强化迁移、研究案例;
                        模块二:AI+HPC、GPU高性能及深度学习
一、 GPU通用计算
1、高性能计算的应用场景和实际意义;
2、CPU/GPU体系结构对比介绍:
流水线、多核、缓存、访存、通信模型、分支预测等;
3、HPC场景:GPU加速高性能计算;
4、AI场景:GPU加速深度学习;
5、AI+HPC场景:
深度学习应用耗时分析
矩阵乘和卷积
对应的GPU解决方案;
二、 GPU高性能计算
1、搭建高性能计算平台,CUDA开发环境搭建和工具配置;
2、CUDA基础:
API、数据并行、线程模型、存储模型、控制、同步、并发和通信、加速比;
3、CUDA优化进阶:
线程组织调度,访存优化,数据传输,原子操作;
4、GPU并行计算模式及案例分析;
5、CUDA 9新特性;
GPU高性能上机实操:
1、向量加;
2、深度学习瓶颈函数的GPU实现:矩阵乘,卷积;
三、 GPU深度学习
1、搭建深度学习平台,深度学习显卡选型;
2、Pascal架构和Volta架构;
3、深度学习GPU解决方案:
3.1基于GPU的交互式深度学习训练平台:DIGITS;
3.2深度学习框架的GPU加速:TensorFlow,Caffe等;
3.3 NVIDIA深度学习SDK:cuDNN,TensorRT,NCCL;



联系人:张爱国 老师
电话:136 8311 1214
报名邮箱:zkyict@vip.126.com

参会费用:3900/人 (含:报名费、资料费、会议费、证书费等),食宿可统一安排,费用自理。

*如果想了解详细的会议情况,可以电话咨询张老师。
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