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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 深度学习TensorFlow实践技术应用培训班2019(3月长沙班) 更新时间:2019-09-06T09:20:50

深度学习TensorFlow实践技术应用培训班2019(3月长沙班)
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深度学习TensorFlow实践技术应用培训班2019(3月长沙班) 已过期

会议时间:2019-03-21 08:30至 2019-03-25 18:00结束

会议地点: 长沙  详细地址会前通知  

会议规模:50人

主办单位: 北京中科资环信息技术研究院

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票
领取方式:会后快递 
发票内容: 会议服务费 会议费 会务费 
参会凭证:现场凭电话姓名参会

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        深度学习TensorFlow实践技术应用培训班2019(3月长沙班)

        深度学习TensorFlow实践技术应用培训班2019(3月长沙班)宣传图

        各企事业单位:      

        从智能手机的语音助手,到相机的人脸识别,人工智能技术已经进入到我们生活的方方面面,在未来将深刻的影响我们的生活。最近借助深度学习方法,遥感影像自动地物识别也取得了令人印象深刻的结果。深度学习采用“端对端”的特征学习,通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征,能够从大量数据集中自动学习全局特征,是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因。2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源。TensorFlow是用于表达机器学习算法的接口,也是用于执行此类算法的实现。只需少量更改甚至无需更改,使用TensorFlow表达的计算即可在多种异构系统上执行,其中包括手机和平板电脑等移动设备,以及由数百台机器和数千个计算设备(例如GPU卡)构成的大型分布式系统。TensorFlow非常灵活,可用于表达多种算法,包括深度神经网络模型的训练和推理算法;该系统已用于开展研究,并用于将机器学习系统部署到计算机科学及其他领域的生产环境中(涵盖了语音识别、计算机视觉、机器人技术、信息检索、自然语言处理、地理信息提取、计算式药物研发等十几个方面)。在几年时间内,TensorFlow就成为了最流行的深度学习项目,并在各类应用中被广泛使用。

        本课程将从TensorFlow的安装简介开始,一步步讲解,从基本运算模式讲解到常见函数方法的使用,并结合机器学习,深度学习具体实例,让学员能快速掌握TensorFlow的相关应用。北京中科资环信息技术研究院特举办“TensorFlow 实践技术应用培训班”。现将有关事宜通知如下:

        一、组织机构:

        主办单位: 北京中科资环信息技术研究院      

        会议协办单位:北京中科硕博研计算技术中心

        二、时间地点:        

        2019年3月21 日 —3月25日      湖南*长沙

         (时间安排:21日全天报到、授课四天)

        三、目标: (本课程内容全部实践操作方式教学,学员自备电脑

        1.掌握TensorFlow的安装和基本操作

        2.掌握TensorFlow的运行机制,以及TensorBoard可视化方法

        3.掌握深度学习基本概念,以及相应的TensorFlow函数

        4.掌握TensorFlow进行地物分类,并制作自己的数据集

        5.掌握TensorFlow进行地物检查,并学习相关深度学习图像检测算法

        6.掌握TensorFlow进行地物分割,并学习相关深度学习图像分割算法

        7.掌握TensorFlow实现时序数据处理,了解RNN相关知识。掌握简单的可视化分析方法来理解模型决策

        8.讲解TensorFlow与Keras之间的关系,并简单讲解Keras相关应用。

        四、主讲专家:  

        主讲专家来自国家重点高校,拥有丰富的项目经验,具有资深的技术底蕴和专业背景,且长期从事机器学习、深度学习、可信智能识别、遥感图像识别等相关工作,诸多成果已发表于所在领域的国内外顶级期刊,

        五、颁发证书:

        参加会议的学员可以获得《TensorFlow应用》专业技术证书。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。

        注:请学员准备身份证号,2寸蓝底照片电子版提前发给工作人员。

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        北京中科资环信息技术研究院 北京中科资环信息技术研究院

        中科资环是在资源、环境等相关领域信息技术不断地发展的背景下正式成立。中科资环现今与院校和科研机构以及相关研究团队建立长期稳定的合作关系,这是中科资环持续发展重要的基础,也很好的搭建了各单位的信息互通以及相关领域合作,中科资环研究团队为推动资源、生态、环境的信息化发展提供重要的基础保障。 中科资环主要致力于在资源、生态、环境等信息领域的软件系统研发、项目合作、技术咨询、技术推广以及国内外相关主导软件代理等。中科资环已经组建完成生物、(水、大气)环境、农业、3s技术等领域信息发展中心。为更好的服务于各单位,中科资环成立环境系统模拟事业部、以及教育中心。中科资环下设各中心聘请多位教授、研究员等成为各中心的长期顾问专家,大幅度提高了中科资环的科研实力。

        会议日程

        (最终日程以会议现场为准)


          

          

        第一讲

        TensorFlow简介

        其它深度学习框架特点与介绍

        Windows,Mac,Ubuntu平台下TensorFlow安装

        GPU版本的安装,CUDA安装,cuDNN库,测试显卡

        TensorFlow基本概念与操作

        熟悉开发工具,Spyder,PyCharm,Jupyter

        实例:TensorFlow基本操作练习

        第二讲

        TensorFlow的运行机制

        计算图相关概念简介

        建立不同的Session

        TensorFlow与线性回归

        保存和载入模型

        TensorBoard可视化介绍

        动态图机制 Eager execution

        实例:TensorFlow线性回归与可视化

        第三讲

        卷积神经网络基本概念

        神经网络模型

        卷积运算,激励函数,池化操作,softmax函数

        AlexNet,VGG, Inception等相关模型介绍

        损失函数和优化函数

        实例:TensorFlow卷积神经网络代码走读

        第四讲

        TensorFlow下的深度学习相关函数

        TensorFlow的开发模式

        MNIST图像分类实战

        制作分类任务数据集 TFRecords 与 Dataset API

        Fine-Tuning 相关介绍与使用

        实例:利用TensorFlow进行地物分类

        第五讲

        图像检测相关概念

        RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN等相关模型介绍

        YOLO,SSD等相关模型介绍

        模型与超参数优化

        制作图像检测相关数据集

        标签制作工具

        第六讲

        图像分割相关概念

        FCN,DeconvNet,U-net等相关模型介绍

        模型搭建

        制作图像分割相关数据集

        实例:利用TensorFlow进行地物分割

        第七讲

        指定GPU计算,设置GPU使用资源

        多个GPUs的TensorFlow使用

        RNN,LSTM等相关概念介绍

        网络的可视化分析

        实例1:LSTM使用案例

        实例2:网络具体可视化操作与分析

        第八讲

        TensorFlow与Keras

        Keras基本操作

        Sequential Model,Keras基本API介绍

        实例:利用Keras进行地物分割

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        会议嘉宾


        即将更新,敬请期待

        参会指南

        会议门票


        培训费用:4300元(报名费、培训费、资料费、午餐费)住宿可统一安排,费用自理。

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        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        活动家为本会议官方合作
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        会议支持:

        • 会员折扣
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          具体折扣标准请参见plus会员页面
        • 会员返积分
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          仅PC站支持。
        • 会员积分抵现
          根据会员等级的不同,每抵用1元可使用的积分也不一样,具体可参见PLUS会员页面。 仅PC站支持。

        部分参会单位

        主办方没有公开参会单位

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