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大数据研修
Ta的回复 :郭老师 195--1112--2152(V) G:人工智能技术与咨询
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卷积神经网络模型发展及应用
Ta的回复 :关注“人工智能技术与咨询”了解更多信息
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迁移学习的背景、历史
Ta的回复 :迁移学习文件: 百度盘s/1mxi-tAbGxTp7RMokusRCfw 提取码: naga
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知识图谱Knowledge Graph
Ta的回复 :一、知识图谱概论 二、知识图谱应用 三、知识表示与知识建模 四、知识抽取与挖掘 五、知识融合 六、存储与检索 七、知识推理 八、语义sousuo 九、知识问答
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知识图谱Knowledge Graph
Ta的回复 :v  a195--lll2--2152
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卷积神经网络表征可视化研究综述(4)
Ta的回复 :深度学习与神经网络 关键点 1.人工智能、深度学习的发展历程 2.深度学习框架 3.神经网络训练方法 4.卷积神经网络,卷积核、池化、通道、激活函数 5.循环神经网络,长短时记忆LSTM、门控循环单元GRU 6.参数初始化方法、损失函数Loss、过拟合 7.对抗生成网络GAN 8.迁移学习TL 9.强化学习RF 10.图神经网络GNN 一、算法和场景融合理解 二、数据理解及处理 三、技术路径设计 四、模型验证及问题排查 五、高级-模型优化的原理 六、高级-定制化思路 实操解析与训练 第一阶段: 神经网络实践 实验:神经网络 关键点: 1.掌握神经网络的基本概念 2.学会搭建简单的神经网络结构 3.理解神经网络参数 实操解析与训练 第二阶段: 深度学习三种编程思想 实验:Keras实践 关键点: 1.掌握Keras编程思想 2.采用三种不同方式编写深度神经网络 实操解析与训练 第三阶段:CNN实践 实验:图像分类 关键点: 1.使用卷积神经网络做图像分类 2.常见开源代码以及适用的问题 实验:视频人物行为识别 关键点: 1.C3D网络的构建 2.Attention机制 实操解析与训练 第四阶段: R-CNN及YOLO实践 S-实验:目标检测 关键点: 1.提名方法 2.ROI Pooling 3.SPP Net 4.RPN 5.YOLO 第五阶段: RNN实践 实验:股票预测 关键点: 1.构建RNN 2.采用Keras编程实现 第六阶段: Encoder-Decoder实践 实验:去噪分析 关键点: 1.设计去噪自编码器 实验:图像标题生成 关键点: 1.提取图像特征CNN,生成文本RNN 2.构建Encoder-Decoder结构 第七阶段: GAN实践 实验:艺术家作品生成 关键点: 1.掌握GAN的思想与原理 2.根据需求学会设计生成模型与判别模型 第八阶段: 强化学习实践 实验:游戏分析 关键点: 1.深度强化学习的原理 2.根据实际需求,设计深度强化学习模型 第九阶段: 图卷积神经网络实践 实验:社交网络分析 关键点: 1. 掌握图神经网络原理 2. 图卷积神经网络编程实现 第十阶段: Transformer实践 实验:基于Transformer的对话生成 关键点: 1.self-Attention机制 2.position  
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卷积神经网络表征可视化研究综述(4)
Ta的回复 :a1九五------lll2------2152(v)
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知识图谱Knowledge Graph构建与应用
Ta的回复 :郭老师 a195
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知识图谱Knowledge Graph构建与应用
Ta的回复 :1112---2152
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大数据进修
Ta的回复 :郭 195 人工智能技术与咨询
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大数据进修
Ta的回复 :11122
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大数据进修
Ta的回复 :152   后到前
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我们的"迁移学习"学习
Ta的回复 :老师:来自中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京理工大学等科研机构和大学的高级专家,拥有丰富的科研及工程技术经验,长期从事深度学习、迁移学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。
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