因特理臻深度學習系統培訓教程
系統一詞來源於英文system的音譯，即若干部分相互聯繫、相互作用，形成的具有某些功能的整體。因特理臻深度學習課程構成一個整體。
課程模塊設計承前啓後，環環相扣，以神經網絡爲線索不斷深入，用簡單易懂的語言解讀深度學習技術，有廣度又有深度。
目錄
星期一 python
1.1Python基礎
數據類型，條件循環語句，文件目錄操作，模塊操作，函數和類
1. 開胃菜 4
2. 使用 Python 解釋器 5
3. Python 簡介 7
4. 深入 Python 流程控制 16
5. 數據結構 27
6. 模塊 39
7. 輸入和輸出 47
8. 錯誤和異常 54
9. 類 60
10. Python 標準庫概覽 75
11. 標準庫瀏覽 – Part II 80
12. 虛擬環境和包 86
2.2 Numpy矩陣計算，統計，概率
NumPy 教程 1
NumPy 安裝 3
NumPy Ndarray 對象 4
NumPy 數據類型 6
NumPy 數組 屬性 10
NumPy 創建數組 13
NumPy 從已有的數組創建數組 15
NumPy 從數值範圍創建數組 17
NumPy 切片和索引 21
NumPy 高級索引 23
NumPy 廣播(Broadcast) 26
星期二 keras深度學習框架
一、認識keras 1
二、爲什麼選擇 Keras 4
三、Keras 模型 5
四、Sequential 順序模型 8
五、函數式 API定義模型 16
六、網絡層 25
七、核心網絡層 25
八、卷積層 Convolutional 32
九、池化層 Pooling 46
十、局部連接層 Locally-connected 52
十一、循環層 Recurrent 54
十二、嵌入層 Embedding 65
十三、融合層 Merge 66
十四、高級激活層 Advanced Activations 70
十五、標準化層 Normalization 72
十六、數據增強 73
十七、損失函數 Losses 81
十八、評估標準 Metrics 82
十九、優化器 Optimizers 83
二十、激活函數 Activations 86
二十一、回調函數 Callbacks 89
二十二、常用數據集 Datasets 95
二十三、應用 Applications 99
二十四、後端 Backend 109
二十五、初始化 Initializers 155
二十六、正則化 Regularizers 159
二十七、約束 Constraints 160
二十八、可視化 Visualization 161
二十九、工具 162
星期三 機器學習
一、機器學習導論 1
二、迴歸模型 4
三、決策樹 11
四、樸素貝葉斯 15
五、最近鄰KNN 28
六、支持向量機SVM 30
七、K-means K均值 34
八、主成分分析PCA 37
九、集成算法 46
十、EM算法 50
十一、用sckit-learn實現機器學習算法 54
星期四 深度學習原理
一、 深度學習 1
二、 神經網絡 2
三、 卷積神經網絡CNN 5
四、 循環神經網絡RNN 13
五、 LSTM長短時記憶 16
六、 激活函數 21
七、 梯度下降 24
八、 優化器 26
九、 批正則化Batch Normalization（BN） 32
十、 前饋神經網絡 36
十一、 反向傳播 37
十二、 損失函數 39
十三、 訓練 42
十四、 預測 47
星期五 深度學習應用
NN圖像分類
一、 圖像分類 1
二、 圖像分類經典網絡 4
三、 mnist手寫數字識別 13
四、 fashion-minst分類 15
五、 cifar10分類 16
六、 人臉識別 17
七、 遷移學習 28
UNET圖像分割
一、圖像語義分割 1
1.1 圖像語義分割定義 1
1.2 基於CNN 的語義分割框架 2
1.3 基於FCN框架 2
1.4 圖形分割評價指標 4
二、FCN圖像分割 8
2.1 FCN原理 8
2.2 FCN的網絡結構： 11
2.3 源代碼 12
三、U-net圖像分割 12
3.1 U-net原理 12
3.2 網絡結構及原理解析 13
3.3源代碼 15
3.4代碼解讀
YOLO目標檢測
一、 目標檢測 1
二、 評價指標 6
三、 R-CNN 14
四、 SPP-Net 21
五、 Fast R-CNN 27
六、 Faster R-CNN 31
七、 YOLO 36
八、 YOLO v2 48
九、 YOLO v3 61
十、 SSD 71
十一、 DSSD 82
十二 yolo3代碼解讀
GAN圖像生成
一、 基於CNN模型的繪畫風格遷移 1
1.1風格遷移 1
1.2 原理 2
1.3工作作方式 2
1.4 模型 3
1.5損失函數 4
1.6 Tensorflow實現 6
二、 GAN 7
2.1 GAN發明 7
2.2 原理 7
2.3 框架 8
2.4 GAN的變種 10
2.5 GAN評價 10
三、 DCGAN 13
3.1 DCGAN原理 13
3.2 損失函數 15
3.3基於DCGAN模型和mnist數據集生成手寫數字 16
3.4基於DCGAN模型和CelebA數據集生成人臉 17
3.5 代碼演示
四、 CycleGAN原理 20
4.1 CycleGAN原理 20
4.2 損失函數 22
4.4基於CycleGAN模型的風格遷移野馬轉斑馬 27
4.5基於CycleGAN模型和CelebA數據集男女人臉轉換 29
五、 Pix2Pix 31
5.1 Pix2Pix原理 31
5.2 模型的損失函數 34
5.3基於pix2pix模型和facades數據集的圖像翻譯 35
5.4基於pix2pix模型風格遷移素描轉換爲紋理圖 36
增強/ 強化學習
一、 強化學習基本概念 1
二、 Q-Learning 15
三、 深度Q-Learning 18
1. Q-Learning 和 深度學習回顧 19
2. DQN搭建 19
3. 記憶庫(Experience replay)和Fixed Q-target(固定Q-目標) 20
4.flappybird自動玩遊戲代碼解讀
NLP自然語言處理
一、 自然語言處理NLP 1
二、 語音合成 1
三、 語音識別 11
四、 詞嵌入 20
五、 文本分類 28
六、 問答系統 34
七、 機器翻譯 51
八、 圖解BERT模型：從零開始構建BERT 57
星期六 深度學習競賽實戰
6.1 tensorflow編程和對話例子代碼演示
6.2 pytorch編程原理和風格遷移例子代碼演示
6.3 國外Kaggle競賽解說
6.4 國內FLYAI競賽解說
6.5 因特理臻人工智能產品介紹和合作
6.6 合作交流，共商人工智能大計
培訓文檔
錄製了50集課程
公司介紹
廣西南寧因特理臻人工智能基礎軟件有限責任公司
成立於2020.1.2
2015年底 tensorflow深度學習框架開源後2016年人工智能程序阿爾法狗擊敗世界圍棋冠軍李世石，人類進入了人工智能元年。2017年7月，國務院發佈《新一代人工智能發展規劃》，中國開啓了人工智能戰略計劃，趕超美國人工智能，2020年到2030年將成爲中國人工智能發展的黃金十年。因特理臻(intelligent)人工智能有限公司正是在這個背景下產生，立志成爲人工智能的領頭羊。
廣西南寧因特理臻致力於人工智能技術研究，爲人工智能下游企業提供操作系統、編程語言、深度學習框架等技術和產品，獨立自主發展人工智能技術，團結大家的力量一起發展人工智能技術和產品。因特理臻定位於一家擁有人工智能核心技術的公司。人工智能時代需要大量深度學習工程師，因特理臻將開展深度學習培訓。
公司宗旨
因特理臻人工智能讓世界和生活更美好！
主講老師
李炎
因特理臻創始人李炎畢業於哈爾濱工業大學計算機科學與工程專業，有二十多年軟件開發經驗，獨立開發漢澳sinox操作系統，器普sepl計算機語言和編譯器，目前正在研發器普語言深度學習框架seplml。創始人是真正的技術大牛，三年前開始全職研究《深度學習》這門課程，閱讀有關深度學習技術書籍超過25本，在多家人工智能公司做深度學習算法研究和實踐，參加深度學習競賽，對深度學習有深刻的理解和認識，設計了《因特理臻深度學習工程師快速培訓課程》，用一週時間從零開始打造深度學習工程師，因爲他知道深度學習要學習什麼內容，如何最快學會。李老師錄製過《sinox入門》和《sepl入門》視頻，sinox.org網上下載或者B站收看。
因特理臻深度學習工程師快速培訓課程由因特理臻創始人李炎主講，向學員傳授最先進的人工智能技術和方法，也是打造因特理臻人工智能生態的需要。講師曾經爲南寧兩家大企業培訓C#.net課程，也是一兩週時間。《因特理臻深度學習工程師一週脫產快速培訓課程》是因特理臻的第一個人工智能產品。參加培訓班的學員有機會收穫人生的贏家。
培訓對象
零基礎有高中以上學歷的有志於研究深度學習的新手、企業高管、程序員。
學員用最短的時間掌握深度學習內容，迎接人工智能黃金十年。
參加培訓的學員將很容易依靠深度學習技術發展精彩的人生。
參加培訓的學員不一定都要成爲算法工程師，但是領導人工智能企業是不可不懂。
人工智能進入各行各業, 參加培訓的學員不限於計算機科班
授課方式
網絡培訓，參加培訓學員下載課程錄像加入微信羣答疑解惑。
培訓費用：2500元
深度學習微信公衆號：
因特理臻AI觀察（外部瞭解），
因特理臻深度學習基礎（初步入門），
因特理臻深度學習算法（進階高級）。
搜索因特理臻加入學習。
深度學習快讀培訓課程是本科級別的
深度學習公衆號：因特理臻AI觀察 製作了25個視頻，大家去學習
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