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首頁 > 商務會議 > IT互聯網會議 > 2019 MATLAB深度學習技術及應用培訓班(12月北京班) 更新時間:2019-12-10T11:59:49

2019 MATLAB深度學習技術及應用培訓班(12月北京班)
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官方合作

2019 MATLAB深度學習技術及應用培訓班(12月北京班) 已截止報名

會議時間:2019-12-26 09:00至 2019-12-29 18:00結束

會議地點: 北京  北京科技大學會議中心  北四環中路251號 周邊酒店預訂

會議規模:50人

主辦單位: 北京軟數信息技術研究院

發票類型:增值稅普通發票
領取方式:現場領取 
發票內容: 會議費 會務費 會議服務費 培訓費 資料費 
參會憑證:郵件/短信發送參會通知

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        會議通知

        會議內容 主辦方介紹


        2019 MATLAB深度學習技術及應用培訓班(12月北京班)

        2019 MATLAB深度學習技術及應用培訓班(12月北京班)宣傳圖

        近年來,隨著人工智能的飛速發展,各行各業都面臨著新的“風口”和機遇。尤其是在計算視覺和圖像處理領域,伴隨著深度學習的新一輪崛起,各種顛覆式的成果應運而生。譬如:以ImageNet競賽為代表的圖像識別準確率不斷被刷新、利用對抗生成網絡模仿藝術家風格作畫等。因此,為了幫助廣大科研人員更加系統地學習人工智能、圖像處理的基礎理論知識及代碼實現方法,北京軟數信息技術研究院特舉辦“MATLAB深度學習技術與應用”培訓班,旨在幫助學員了解各種傳統機器學習算法的基本原理及其MATLAB編程實現方法,以及最新的深度神經網絡、遷移學習、對抗生成網絡等算法的原理及實現方法等內容。本次培訓班采用“實際案例講解、動手編程實踐”相結合的方式進行授課。

        培訓目標

        1、通過學習幫助學員了解各種傳統機器學習算法的基本原理及其MATLAB編程實現方法,以及最新的深度神經網絡、遷移學習、對抗生成網絡等算法的原理及實現方法等;

        2、解決學員實際工作中的疑難問題。

        時間地點

        2019年 12月26日——2019年12月29日 ???北京

        (時間安排:第一天報到,授課三天)

        培訓對象

        ?各省市、自治區從事圖像處理、視頻處理,人工智能、機器學習等領域相關的企事業單位技術骨干、科研院所研究人員和大專院校相關專業教學人員及在校研究生等相關人員,以及對機器學習、圖像處理廣大愛好者。

        培訓方式????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

        ????(一)課程講座; ????(二)專題小組研討與案例講解分析結合; ???????(三)上機操作; ??????????

        (歡迎學員帶著在工作中遇到的實際問題與老師一起探討)

        查看更多

        會議日程

        (最終日程以會議現場為準)


        MATLAB深度學習技術與應用課程大綱

        時間

        課程

        主要內容

        Day 1

        08:30?– 12:00

        一、MATLAB編程基礎復習

        1.?復習MATLAB編程基礎知識

        2.?復習MATLAB程序調試技巧及經驗等

        3.?復習圖像處理入門知識

        4.?復習MATLAB基本繪圖

        5.?MATLAB編程習慣與風格(Cell模式與Publish功能;Script與Live?Script的區別)

        6.?MATLAB程序調試技巧(斷點的添加與刪除、進入與退出調試模式、循環體的調試)

        7.?MATLAB向量化編程與內存優化

        13:30 – 17:00

        二、人工神經網絡

        1.?人工智能的發展歷史回顧

        2.?BP神經網絡的基本原理(人工智能發展過程經歷了哪些曲折?人工神經網絡的分類有哪些?有導師學習和無導師學習的區別是什么?BP神經網絡的拓撲結構和訓練過程是怎樣的?什么是梯度下降法?BP神經網絡建模的本質是什么?)

        3.?BP神經網絡的?MATLAB 實現(怎樣劃分訓練集和測試集?為什么需要歸一化?歸一化是必須的嗎?什么是梯度爆炸與梯度消失?)

        4.?BP神經網絡參數的優化(隱含層神經元個數、學習率、初始權值和閾值等如何設置?什么是交叉驗證?)

        5.?值得研究的若干問題(欠擬合與過擬合、泛化性能評價指標的設計、樣本不平衡問題等)

        6.?案例演示一:近紅外光譜汽油辛烷值預測(回歸擬合)

        7.?案例演示二:MNIST手寫數字識別(分類識別)

        8.?實操練習

        9.?值得研究的若干問題

        ???1)欠擬合與過擬合

        ???2)模型泛化性能評價(回歸擬合、分類識別)

        ???3)樣本不平衡

        Day?2

        08:30?– 09:00

        三、深度學習簡介

        1. 深度學習的發展歷史

        2.?深度學習與傳統機器學習的區別與聯系

        09:00?– 12:00

        13:30?– 15:00

        四、卷積神經網絡

        1.?CNN的拓撲結構

        2.?CNN的卷積層、池化層、歸一化層等

        3.?CNN的權值共享機制

        4.?CNN的信號前向傳播過程

        5.?CNN的誤差反向傳播(核心訓練算法)

        6.?CNN的進化史(LeNet、AlexNet、VggNet、GoogLeNet、ResNet等)

        7.?CNN的代碼實現

        ???1)利用預訓練好的模型預測

        ???2)利用CNN抽取指定層的抽象特征

        ???3)自定義卷積神經網絡拓撲結構

        8.?CNN模型的調參技巧與經驗(ReLU、Normalization、Dropout等)

        15:00 – 17:00

        五、遷移學習

        1. 遷移學習(Transfer?Learning)的基本思想

        2.?基于實例的遷移學習算法:TrAdaBoost

        3.?基于模型的遷移學習算法

        4.?案例實戰

        ???1)基于TrAdaBoost算法的模型移植

        ???2)基于AlexNet模型的模型遷移

        ???3)基于Deep?Network Designer的模型遷移

        Day 3

        08:30?– 09:30

        六、生成式對抗網絡

        1. 生成式對抗網絡(GAN)的基本思想

        2.?生成器(Generator)與判別器(Discriminator)的實現

        3.?案例實戰

        ???1)基于GAN的圖片生成

        09:30 – 12:00

        七、循環神經網絡(RNN)與長短時記憶神經網絡(LSTM)

        1.?循環神經網絡(RNN)的基本原理

        2.?長短時記憶神經網絡(LSTM)的基本原理

        3.?RNN與LSTM的區別與聯系

        4.?案例實戰

        ???1)時間序列預測

        ???2)序列-序列分類

        13:30 – 15:00

        八、群優化算法

        1.?群優化算法的前世今生

        2.?遺傳算法的基本原理

        3.?GAOT工具箱的安裝與使用

        4.?案例實戰

        ???1)連續優化問題:一元函數的極值點優化

        ???2)離散優化問題:特征選擇

        ???3)深度神經網絡模型的參數優化

        15:00?– 16:00

        九、變量降維與特征選擇

        1.?變量降維(Dimension?reduction)與特征選擇(Feature?selection)在概念上的區別與聯系

        2.?主成分分析(PCA)的基本原理

        3.?偏最小二乘法(PLS)的基本原理

        4.?PCA與PLS的代碼實現

        5.?PCA的啟發:訓練集與測試集劃分合理性的判斷

        6.?經典特征選擇方法

        ???1)前向選擇法與后向選擇法

        ???2)無信息變量消除法

        16:00 – 17:00

        十、答疑與交流

        1.?討論與答疑

        2.?建立微信群、資料拷貝與書籍推薦

        3.?Google?Scholar、ResearchGate、GitHub、SciHub等工具的使用方法

        查看更多

        會議嘉賓

        (最終出席嘉賓以會議現場為準)


        主講專家

        郁磊老師:北京軟數信息技術研究院特邀專家、大學副教授,具備十余年的MATLAB編程開發經驗,同時在機器學習與數據挖掘領域積累了大量的實際應用案例。發布多篇論文并著有《MATLAB 神經網絡 43 個案例分析》和《MATLAB 智能算法 30 個案例分析(第二版)》。

        查看更多

        參會指南

        會議門票 場館介紹


        A類:¥RMB:3900/人(含報名費、培訓費、教材資料費、場地費、午餐費、證書費等)

        B類:¥RMB:3500/人(含報名費、培訓費、教材資料費、場地費、午餐費、證書費等)

        此費用為學生優惠價,需簽到時出示學生證;

        食宿可統一安排,費用自理。 ??

        頒發證書: 參加相關培訓并通過考試的學員可獲得由工業和信息化部通信和信息技術創新人才培養工程頒發《深度學習技術與應用》職業水平證書。

        注:請學員帶兩寸照片(背面注明姓名)、身份證復印各1張

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        溫馨提示
        酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
        退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

        還有若干場即將舉行的 Matlab大會

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        部分參會單位

        主辦方沒有公開參會單位
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