国家“十四五”规划中，“智能”“智慧”相关表述高达57处，这表明在当前我国经济从高速增长向高质量发展的重要阶段，以人工智能为代表的新一代信息技术，将成为我国“十四五”期间推动经济高质量发展、建设创新型国家的重要技术保障和核心驱动力之一。当前，人工智能的发展，在很大程度上归功于深度学习技术的发展。人们逐渐认识到，当你有了深度学习算法、模型，并构建了深度神经网络时，需要足够多的数据去训练这个网络。只有加入更多的数据，才会让深度神经网络变的更大、更好。通过使用深度学习，我们在很多传统的AI领域取得了长足的进展，比如机器翻译、语音识别、计算机视觉等等。同时，深度学习也可以逐步替换这些领域发展多年的专用算法。

为积极响应科研及工程人员的需求，根据《国务院关于推行终身职业技能培训制度的意见》提出的“紧跟新技术、新职业发展变化，建立职业分类动态调整机制，加快职业标准开发工作”要求，中国管理科学研究院现代教育研究所（http://www.zgyxdjy.com）联合北京龙腾亚太教育咨询有限公司特举办“深度学习核心技术实践与图神经网络新技术应用研修班”。本次培训采用全实战培训模式。

承办单位

北京龙腾亚太教育咨询有限公司

北京新鼎聚成文化传媒有限公司

注：由承办单位进行相关费用收取及发票开具

上课时间、地点

2022年10月13日 — 2022年10月17日

线上直播

（13日发放上课材料，14日-17日上课）

01

培训特色

1、采用深入浅出的方法，结合实例并配以大量代码练习，重点讲解深度学习框架模型、科学算法、训练过程技巧。

2、能够把握深度学习的技术发展趋势，可以熟练掌握深度学习核心技术、实践技巧，同时针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，有效的提升学员解决复杂问题的能力；

3、掌握深度学习平台Tensorflow训练网络搭建与配置、掌握数据价值的深度挖掘。

4、掌握图神经网络模型及框架PyTorch

5、实践手写字体识别、叶片分类等案例，动手练习让AI自己玩游戏。

6、根据自己的科研项目及课题研究，灵活掌握应用深度学习五大框架模型。注：其它开源的公开数据集：ImageNet、MS-COCO、UCF101、HMDB51、PASCAL VOC、Open Images等。

02

培训专家

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，长期从事人工智能、机器学习、深度学习、大数据分析等领域的教学与研究工作。

03

颁发证书

参加相关培训并通过考核的学员，由中国管理科学研究院现代教育研究所颁发《深度学习开发与应用工程师》（高级）专业能力认证证书，可通过官方网站查询，该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。

注：请学员提交电子版彩照（大于20KB，红蓝底皆可）、身份证复印件和学历证明复印件至会务组邮箱renjt01@126.com。

04

注意事项

1、5680元/人（含报名费、培训费、资料费、证书费）。

2、培训费由组织培训班的施教机构负责收取并提供培训发票。

3、上课前一周汇款可享受 9折 优惠，或报名5人以上可享受 9折 优惠，两个优惠不同时享用。报名8人以上享受 8.8折优惠。

4、参加线上、线下培训学员均可享受视频录播回放权益。

5、指定报名邮箱：309225975@qq.com。

6、报名成功后，会务组在上课前两天发放上课所需所有材料。

7、学员需自备电脑一台，配置win10、64位系统、8G及以上内存、100G硬盘。

05

具体课程安排

关键点：

人工智能、深度学习的发展历程

深度学习框架

神经网络训练方法

卷积神经网络，卷积核、池化、通道、激活函数

循环神经网络，长短时记忆LSTM、门控循环单元GRU

参数初始化方法、损失函数Loss、过拟合

对抗生成网络GAN

迁移学习TL

强化学习RF

图神经网络GNN

壹 / 算法和场景融合理解

1、空间相关性的非结构化数据，CNN算法。典型的图像数据，像素点之间具有空间相关性，例如图像的分类、分割、检测都是CNN算法。

2、时间相关性的非结构化数据，RNN算法。这类场景普遍的一个现象就是数据之间具有时序相关性，也就是数据之间存在先后依赖关系。例如自然语言处理、语音相关算法都是基于RNN算法。

3、非欧氏数据结构， GNN。这类场景典型的可以用图来表示。例如社交网络等。

案例摘要讲解

医疗领域：如流行疾病、肿瘤等相关疾病检测

遥感领域：如遥感影像中的场景识别

石油勘探：如石油油粒大小检测

轨道交通：如地铁密集人流检测

检测领域：如故障检测

公安领域：如犯罪行为分析

国防领域：目标检测、信号分析、态势感知…

经济领域：如股票预测

贰 / 数据理解及处理

分析典型场景中的典型数据，结合具体的算法，对数据进行处理

案例摘要讲解

结构化数据，如何对数据进行读取，进行组织。

图像数据，在实际应用过程中的处理方法，怎样做数据的预处理、进行数据增强等。

时序信号，将单点的数据如何组合成一个序列，以及对序列数据处理的基本方法。

叁 / 技术路径设计

针对具体的场景设计特定的神经网络模型，对典型数据适配的网络结构进介绍。

案例摘要讲解

DNN模型搭建的基本原则

CNN模型中常见的网络结构，以及参数分析。

RNN中支持的一些基本算子，如何对序列数据进行组织。

肆 / 模型验证及问题排查

简单的算法或者模型对典型的场景进行快速验证，并且针对一些频发的问题进行讲解。

案例摘要讲解

模型收敛状态不佳

分类任务重最后一层激活函数对模型的影响

伍 / 高级-模型优化的原理

不同的模型需要采用的优化函数以及反向传播中参数的优化方法

案例摘要讲解

模型优化的算法介绍，基于随机梯度下降的算法介绍

不同场景适应的损失函数介绍

针对典型场景的反向传播梯度的推到过程

陆/ 高级-定制化思路

结合往期学员的一些项目，简单介绍一下解决一个具体问题的思路

案例摘要讲解

遥感成像中，地块农作物种类的识别。

实操解析与训练

壹/ 神经网络实践

神经网络中基本概念理解：epoch、batch size、学习率、正则、噪声、激活函数等。

不同的数据生成模型、调整网络参数、调整网络规模

神经网络分类问题

不同数据特征的作用分析、隐含层神经元数目

过拟合

高频问题：

1、输入数据与数据特征

2、模型设计的过程中的参数与功能的关系。

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

贰 / 深度学习三种编程思想

Keras实践

理解Keras基本原理

学会Keras编程思想

三种不同的深度神经网络构建编程方式

给定数据集，采用Keras独立完成实际的工程项目

高频问题：

1、如何编程实现深度神经网络

2、三种开发方式的具体使用

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

叁/ CNN实践

实验：图像分类

使用CNN解决图像分类问题

搭建AlexNet

VGG16/19

GoogleNet

ResNet

高频问题：

1、CNN更复杂的模型在哪里可以找到代码

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

基于C3D的视频行为识别方法

基于LSTM的视频行为识别方法

基于Attention的视频行为识别方法

高频问题：

1、2D卷积与3D卷积

2、视频的时空特征

关键点：

1、C3D网络的构建

2、Attention机制

肆 / R-CNN及YOLO实践

实验：目标检测

目标检测发展现状及代表性方法

两阶段目标检测方法：R-CNN系列模型

一阶段目标检测方法：YOLO系列模型

高频问题：

1、提名与分类

2、BBOX实现策略

3、YOLO Loss函数

关键点：

1、提名方法

2、ROI Pooling

3、SPP Net

4、RPN

5、YOLO

伍 / RNN实践

实验：股票预测

股票数据分析

同步预测

异步预测

高频问题：

1、历史数据的使用

关键点：

1、构建RNN

2、采用Keras编程实现

陆/ Encoder-Decoder实践

实验：去噪分析

自编码器

去噪自编码器

高频问题：

1、噪声的引入与去除

关键点：

1、设计去噪自编码器

实验：图像标题生成

结合计算机视觉和机器翻译的最新进展，利用深度神经网络生成真实的图像标题。

1、掌握Encoder-Decoder结构

2、学会Seq2seq结构

3、图像CNN +文本RNN

4、图像标题生成模型

高频问题：

1、如何能够根据图像生成文本？

关键点：

1、提取图像特征CNN，生成文本RNN

2、构建Encoder-Decoder结构

柒 / RNN实践

实验：艺术家作品生成

生成对抗网络原理

GAN的生成模型、判别模型的设计

高频问题：

1、生成模型与判别模型的博弈过程

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

捌 / 强化学习实践

实验：游戏分析

游戏场景分析

强化学习的要素分析

深度强化学习

高频问题：

1、DNN 与DQN

2、探索与利用

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

玖/ 图卷积神经网络实践

实验：社交网络分析

图神经网络的原理

图卷积神经网络的思想

设计图卷积神经网络进行社交网络分析

高频问题：

1、如何从图神经网络的原理转化到实际编程

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

拾 / Transformer实践

实验：基于Transformer的对话生成

Transformer原理

基于Transformer的对话生成

基于 Transformer 的应用

高频问题：

1、如何应用自注意力机制

2、如何应用于自然语言处理与计算机视觉

关键点：

1、self-Attention机制

2、position

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