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2019 AI --与GPU并行编程高级实操班（10月重庆班）
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 收藏人
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2019 AI --与GPU并行编程高级实操班（10月重庆班）已过期
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| 发票类型：增值税普通发票 |
| 领取方式：现场领取 会前快递 会后快递 |
| 发票内容： 会议费 技术培训费 技术服务费 培训费 |
| 参会凭证：电子票 邮件/短信发送参会通知 |
会议通知
会议日程
（最终日程以会议现场为准）
解释器Python2.7/3.6与IDE：Anaconda/Pycharm列表/元组/字典/类/文件numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用scikit-learn的介绍和典型使用TensorFlow典型应用Soble/Prewitt/Laplacian算子与网络 |
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神经网络结构，滤波器，池化，激活函数，反向传播目标分类与识别、目标检测与追踪AlexNet、VGGNet、GoogleLeNetInception-V3/V4ResNet、DenseNet |
数字图片分类核与特征提取神经网络调参经验分享 |
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视频关键帧处理物体检测与定位RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，MaskRCNNYOLOFaceNet |
迁移学习人脸检测 |
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RNN基本原理LSTM、GRUAttentionCNN+LSTM模型Bi-LSTM双向循环神经网络结构编码器与解码器结构特征提取：word2vecSeq2seq模型 |
看图说话视频理解作诗机器人 |
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语言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram分词词性标注依存句法分析语义关系抽取词向量文本分类机器翻译文本摘要阅读理解问答系统情感分析 |
输入法设计HMM分词文本摘要的生成智能对话系统和SeqSeq模型阅读理解的实现与Attention |
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生成与判别生成模型：贝叶斯、HMM到深度生成模型GAN对抗生成神经网络DCGANConditional GANInfoGanWasserstein GAN |
图片生成看图说话对抗生成神经网络调参经验分享 |
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RL |
为何使用增强学习马尔科夫决策过程贝尔曼方程、最优策略策略迭代、值迭代Q LearningSarsaLamdaDQNA3CELF |
DQNDDPG汽车驾驶游戏 |
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会议嘉宾
（最终出席嘉宾以会议现场为准）
参会指南
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