关于举办“深度学习与强化学习技术实战”高级研修班的通知
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- 智能班:课堂注意力和考试的欺骗机制。
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- Jayon Cho的歌词是用Char-rnn制作的。
- 它以LSTM的唐诗 藏头诗为基础 还可以在苍蝇上产生古老的诗
- 中间机器人:(包括增加知识、句子矢量、建立搜索图书馆、相似性匹配、制作对话等技术)。 )
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最后更新：2022-05-18 01:19:22 手机定位技术交流文章
在机器学习和人工智能领域,深入和深入的学习是一项必不可少的办法。目前在图像处理、谈话机器人、博彩、自动驾驶和机器人路线规划方面有若干应用程序。改进学习被视为从感知到认知能力道路上的一个关键组成部分。有些部门积累了大量数据。然而,认知智能却以冰川速度发展。为了增加国家合格的人工智能专家的储备为进一步推动人工智能和神经网络技术的使用,改进新一代的信息技术提供机制和服务平台,使供应方能够进行结构改革。2022年6月, 我公司的联合Zoobo团队计划在全国举办一期“深入学习与强化学习策略实践”高级课程,现提供以下信息:
参会对象
负责数据、计算机、软件、信息管理、统计、电子商务、金融、工商管理、数学和其他科学研究的政府首脑、研究机构、公司司、研究人员和其他科技雇员、高校、主要教员、博士生、硕士学位学生等等。跨部门重要数据分析技术的实现情况。
时间地点：
2022年6月17日至19日
会议目标
虽然公式指导课程,但更加注意系统的推理和完整性;最明显和实际地介绍工业应用和实际面临的痛苦点;以及算法模型,更强调如何将模式选择、特征选择和包容纳入实际问题。
(1) 快速介绍和掌握Python、PyToch和Tensorflow编码精髓。
(2) 具有图像识别、自然语言处理和密集学习经验的数学算法。
(3) 承认目前处于深层学习前沿的多种算法。
授课专家
邹伟，他是智慧国的创造者,是主要的全国性的人工智能专家。它在应用AI技术应对工业和工程的复杂挑战方面十分出色。建筑设计普通学院研究员、山东交通学院客座教授、南昌航空大学理学硕士、上海市计划生育科学专家、天津大学创业导师、中国医学教育协会高级体育和卫生分会学术成员、魏香港领导人。 魏香港拥有全国20多所高等学校,是国有企业。已经开展了近50个广泛的学习实践项目。它广泛用于医疗、运输、农业、气象、金融和电信等各个领域。
参会费用
培训费用为每名参加者3880美元,其中包括会议费、信息费、教学费和正式的增值税账单。
深入强化学习办法动态时间表
第一天
第一部分:对神经网络的第一印象 -- -- 引导手创造深入的学习环境!
一手操作培训,以演示您如何配置学习环境( PyTorrch, TF+CUDA+CuDNN+DIDE 安装和配置)。
首创型神经网络 为您提供一个轻松的模型 来完成和调整!
2. 具有若干层、隐藏层和有效功能的传感器
3. 损失职能、示范培训和测试、培训错误和概括错误都是损失职能的例子。
4. 示范选择、回归和抛弃
代码验证：
第2部分:建立带有滚动神经网络的人类面孔识别系统!
1、卷积和池化
2、特征图和感受野
3. LeNet5、AlexNet、VGG、Google LeNet、ResNet和DenseNet是典型滚动神经网络的例子。
代码验证：
第三部分:循环神经网络——你现在也是诗人和语言学家了!
1. 普通语言模式
RNN、GRU、LSTM和双环
代码验证：
第二天
第4部分:注意和伯特 - 创建你自己说话的机器人。
1、词向量
2、注意力机制
3、Bert
代码验证：
第五部分:根据一代人的情况进行深入研究——你也在画梵高的作品。
1. 源自VAE的VAE
2、GAN网络
3. 利用VAE和GAN生成图像
4、DCGAN 、CGAN
代码验证：
第六部分:接近深度学习的界限:深度学习现在是什么?
1、多任务
2、对比学习
3、知识蒸馏
代码验证：
第三天
第7部分:改进三种核心学习算法 -- -- 在自己的迷宫中寻找宝石
1. 改进学习的理论基础和数学模型(马尔科夫决定模型)
2、贝尔曼方程
3. 动态规划(战略和价值重叠)
政策与非政策
5. 不同时间顺序(萨尔萨算法、Q拉林算法)
代码验证：
第8部分:DQN技术-让我们玩一些Atari游戏!
1、DQN方法
2. DQN方法两次
3. DQN 配比方法
代码验证：
第九部分:利用随机战略梯级技术构建一个环球甲骨文!
1. 培训技术
2、PPO方法
3、Actor-Critic
4、A3C
代码验证：
第十部分:激烈的游戏学习 - 创建阿尔法戈五五象棋!
1、博弈及博弈树
2、蒙特卡罗树搜索
3. AlphaGo的总体思想
4. AlphaGo Zero的象棋基本原理
5. AlphaGo Zero的网络结构
代码验证：
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