深度學(xué)習(xí)TensorFlow實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)班2019(3月長沙班)
時(shí)間:2019-03-21 08:30 至 2019-03-25 18:00
地點(diǎn):長沙

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![]() 深度學(xué)習(xí)TensorFlow實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)班2019(3月長沙班) 已截止報(bào)名會(huì)議時(shí)間: 2019-03-21 08:30至 2019-03-25 18:00結(jié)束 會(huì)議地點(diǎn): 長沙 詳細(xì)地址會(huì)前通知 周邊酒店預(yù)訂 會(huì)議規(guī)模:50人 主辦單位: 北京中科資環(huán)信息技術(shù)研究院
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會(huì)議通知
會(huì)議內(nèi)容 主辦方介紹

深度學(xué)習(xí)TensorFlow實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)班2019(3月長沙班)宣傳圖
各企事業(yè)單位:??????
從智能手機(jī)的語音助手,到相機(jī)的人臉識(shí)別,人工智能技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入到我們生活的方方面面,在未來將深刻的影響我們的生活。最近借助深度學(xué)習(xí)方法,遙感影像自動(dòng)地物識(shí)別也取得了令人印象深刻的結(jié)果。深度學(xué)習(xí)采用“端對(duì)端”的特征學(xué)習(xí),通過多層處理機(jī)制揭示隱藏于數(shù)據(jù)中的非線性特征,能夠從大量數(shù)據(jù)集中自動(dòng)學(xué)習(xí)全局特征,是其在遙感影像自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別取得成功的重要原因。2015年11月9日,Google發(fā)布深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow并宣布開源。TensorFlow是用于表達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的接口,也是用于執(zhí)行此類算法的實(shí)現(xiàn)。只需少量更改甚至無需更改,使用TensorFlow表達(dá)的計(jì)算即可在多種異構(gòu)系統(tǒng)上執(zhí)行,其中包括手機(jī)和平板電腦等移動(dòng)設(shè)備,以及由數(shù)百臺(tái)機(jī)器和數(shù)千個(gè)計(jì)算設(shè)備(例如GPU卡)構(gòu)成的大型分布式系統(tǒng)。TensorFlow非常靈活,可用于表達(dá)多種算法,包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和推理算法;該系統(tǒng)已用于開展研究,并用于將機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)部署到計(jì)算機(jī)科學(xué)及其他領(lǐng)域的生產(chǎn)環(huán)境中(涵蓋了語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人技術(shù)、信息檢索、自然語言處理、地理信息提取、計(jì)算式藥物研發(fā)等十幾個(gè)方面)。在幾年時(shí)間內(nèi),TensorFlow就成為了最流行的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目,并在各類應(yīng)用中被廣泛使用。
本課程將從TensorFlow的安裝簡介開始,一步步講解,從基本運(yùn)算模式講解到常見函數(shù)方法的使用,并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)具體實(shí)例,讓學(xué)員能快速掌握TensorFlow的相關(guān)應(yīng)用。北京中科資環(huán)信息技術(shù)研究院特舉辦“TensorFlow 實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)班”?,F(xiàn)將有關(guān)事宜通知如下:
一、組織機(jī)構(gòu):
主辦單位: 北京中科資環(huán)信息技術(shù)研究院??????
會(huì)議協(xié)辦單位:北京中科碩博研計(jì)算技術(shù)中心
二、時(shí)間地點(diǎn):????????
2019年3月21?日?—3月25日??????湖南*長沙
?(時(shí)間安排:21日全天報(bào)到、授課四天)
三、目標(biāo):?(本課程內(nèi)容全部實(shí)踐操作方式教學(xué),學(xué)員自備電腦)
1.掌握TensorFlow的安裝和基本操作
2.掌握TensorFlow的運(yùn)行機(jī)制,以及TensorBoard可視化方法
3.掌握深度學(xué)習(xí)基本概念,以及相應(yīng)的TensorFlow函數(shù)
4.掌握TensorFlow進(jìn)行地物分類,并制作自己的數(shù)據(jù)集
5.掌握TensorFlow進(jìn)行地物檢查,并學(xué)習(xí)相關(guān)深度學(xué)習(xí)圖像檢測算法
6.掌握TensorFlow進(jìn)行地物分割,并學(xué)習(xí)相關(guān)深度學(xué)習(xí)圖像分割算法
7.掌握TensorFlow實(shí)現(xiàn)時(shí)序數(shù)據(jù)處理,了解RNN相關(guān)知識(shí)。掌握簡單的可視化分析方法來理解模型決策
8.講解TensorFlow與Keras之間的關(guān)系,并簡單講解Keras相關(guān)應(yīng)用。
四、主講專家: ?
主講專家來自國家重點(diǎn)高校,擁有豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),具有資深的技術(shù)底蘊(yùn)和專業(yè)背景,且長期從事機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、可信智能識(shí)別、遙感圖像識(shí)別等相關(guān)工作,諸多成果已發(fā)表于所在領(lǐng)域的國內(nèi)外頂級(jí)期刊,
五、頒發(fā)證書:
參加會(huì)議的學(xué)員可以獲得《TensorFlow應(yīng)用》專業(yè)技術(shù)證書。此證書可作為學(xué)時(shí)證明、個(gè)人學(xué)習(xí)和知識(shí)更新、單位在職人員專業(yè)技能素質(zhì)培養(yǎng)及單位人才聘用重要參考依據(jù)。
注:請(qǐng)學(xué)員準(zhǔn)備身份證號(hào),2寸藍(lán)底照片電子版提前發(fā)給工作人員。
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中科資環(huán)是在資源、環(huán)境等相關(guān)領(lǐng)域信息技術(shù)不斷地發(fā)展的背景下正式成立。中科資環(huán)現(xiàn)今與院校和科研機(jī)構(gòu)以及相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系,這是中科資環(huán)持續(xù)發(fā)展重要的基礎(chǔ),也很好的搭建了各單位的信息互通以及相關(guān)領(lǐng)域合作,中科資環(huán)研究團(tuán)隊(duì)為推動(dòng)資源、生態(tài)、環(huán)境的信息化發(fā)展提供重要的基礎(chǔ)保障。 中科資環(huán)主要致力于在資源、生態(tài)、環(huán)境等信息領(lǐng)域的軟件系統(tǒng)研發(fā)、項(xiàng)目合作、技術(shù)咨詢、技術(shù)推廣以及國內(nèi)外相關(guān)主導(dǎo)軟件代理等。中科資環(huán)已經(jīng)組建完成生物、(水、大氣)環(huán)境、農(nóng)業(yè)、3s技術(shù)等領(lǐng)域信息發(fā)展中心。為更好的服務(wù)于各單位,中科資環(huán)成立環(huán)境系統(tǒng)模擬事業(yè)部、以及教育中心。中科資環(huán)下設(shè)各中心聘請(qǐng)多位教授、研究員等成為各中心的長期顧問專家,大幅度提高了中科資環(huán)的科研實(shí)力。
會(huì)議日程
(最終日程以會(huì)議現(xiàn)場為準(zhǔn))
課??程 | 內(nèi)??容 |
第一講 TensorFlow簡介 其它深度學(xué)習(xí)框架特點(diǎn)與介紹 | Windows,Mac,Ubuntu平臺(tái)下TensorFlow安裝 GPU版本的安裝,CUDA安裝,cuDNN庫,測試顯卡 TensorFlow基本概念與操作 熟悉開發(fā)工具,Spyder,PyCharm,Jupyter 實(shí)例:TensorFlow基本操作練習(xí) |
第二講 TensorFlow的運(yùn)行機(jī)制 計(jì)算圖相關(guān)概念簡介 | 建立不同的Session TensorFlow與線性回歸 保存和載入模型 TensorBoard可視化介紹 動(dòng)態(tài)圖機(jī)制?Eager execution 實(shí)例:TensorFlow線性回歸與可視化 |
第三講 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積運(yùn)算,激勵(lì)函數(shù),池化操作,softmax函數(shù) | AlexNet,VGG, Inception等相關(guān)模型介紹 損失函數(shù)和優(yōu)化函數(shù) 實(shí)例:TensorFlow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼走讀 |
第四講 TensorFlow下的深度學(xué)習(xí)相關(guān)函數(shù) TensorFlow的開發(fā)模式 | MNIST圖像分類實(shí)戰(zhàn) 制作分類任務(wù)數(shù)據(jù)集?TFRecords 與 Dataset API Fine-Tuning 相關(guān)介紹與使用 實(shí)例:利用TensorFlow進(jìn)行地物分類 |
第五講 圖像檢測相關(guān)概念 RCNN,F(xiàn)ast-RCNN,F(xiàn)aster-RCNN等相關(guān)模型介紹 YOLO,SSD等相關(guān)模型介紹 | 模型與超參數(shù)優(yōu)化 制作圖像檢測相關(guān)數(shù)據(jù)集 標(biāo)簽制作工具 |
第六講 圖像分割相關(guān)概念 FCN,DeconvNet,U-net等相關(guān)模型介紹 | 模型搭建 制作圖像分割相關(guān)數(shù)據(jù)集 實(shí)例:利用TensorFlow進(jìn)行地物分割 |
第七講 指定GPU計(jì)算,設(shè)置GPU使用資源 多個(gè)GPUs的TensorFlow使用 RNN,LSTM等相關(guān)概念介紹 | 網(wǎng)絡(luò)的可視化分析 實(shí)例1:LSTM使用案例 實(shí)例2:網(wǎng)絡(luò)具體可視化操作與分析 |
第八講 TensorFlow與Keras Keras基本操作 | Sequential Model,Keras基本API介紹 實(shí)例:利用Keras進(jìn)行地物分割 |
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會(huì)議嘉賓
參會(huì)指南
會(huì)議門票
培訓(xùn)費(fèi)用:4300元(報(bào)名費(fèi)、培訓(xùn)費(fèi)、資料費(fèi)、午餐費(fèi))住宿可統(tǒng)一安排,費(fèi)用自理。
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溫馨提示
酒店與住宿:
為防止極端情況下活動(dòng)延期或取消,建議“異地客戶”與活動(dòng)家客服確認(rèn)參會(huì)信息后,再安排出行與住宿。
退款規(guī)則:
活動(dòng)各項(xiàng)資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。
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