关于举办“人工智能-深度学习技术与实践”培训的通知各有关单位：中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构，同时也是中国信息化建设和人工智能建设的重要支撑单位，中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量，在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上，自主研发出一整套课程体系，其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才，提升整体研发能力，迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员，并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。深度学习(Deep Learning, DL)是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，被认为是智能机器可能的“大脑结构”。得益于GPU的发展，深度学习在人工智能领域取得了大量杰出的成果，成为人工智能时代最重要的技术之一，风靡全球。目前，深度学习的应用遍及人工智能的各个领域，如图像识别、语音识别、自然语言理解、人脸识别、无人驾驶、推荐系统、社交网络、计算机视觉、智能机器人等。随着人工智能技术的快速发展以及国家在人工智能领域的战略布局，深度学习方面的人才成为国家急需的高层次技术人才。为将深度器学习的重要知识和最新进展进行推广，培训中心特举办“人工智能-深度学习技术与实践”培训班，本次培训采用理论 实践相结合的模式，以达到不仅从知识层面掌握深度学习技术，更从实践层面熟练使用深度学习技术。培训事宜通知如下：一、培训对象1，高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师。2，牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。3，政府机关，金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。4，高校、科研院所牵涉到网络数据采集与数据处理及展现的项目负责人。二、学员基础1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。2. 对机器学习有一定的基础。2，对深度学习有一定的兴趣。三、师资由业界知名深度学习专家亲自授课：司老师 清华大学博士，深度学习方面专家，在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军，在机器学习和模式识别领域顶级期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文，拥有5个中国专利和1个美国专利，是人工智能、深度学习、机器学习和图像处理和模式识别领域的实战派专家。四、培训内容理论部分：第一讲 深度学习简介1.1什么是深度学习1.2 为什么进行深度学习1.3 深度学习的发展简史1.4 深度学习的三个步骤1.5深度学习的现实案例举例第二讲 深度学习之始：人工神经网络2.1 人工神经网络的设计动机是什么2.2 单个神经元的功能2.3 人工神经网络的优化以及误差逆传播（BP）算法2.4 人工神经网络中需要注意的问题2.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例第三讲 深度学习中的技巧和注意事项3.1 深度学习中过学习问题的处理3.2 如何选择损失函数3.3 如何并行化3.4 如何解决深度学习中梯度消失问题3.5 如何选择激励函数3.6 权值衰减、Dropout以及新的网络架构第四讲 卷积神经网络4.1 卷积以及卷积网络的概念4.2 为什么在使用卷积网络4.3 卷积网络的结构设计4.4 卷积网络在围棋中的应用4.5 卷积神经网络在图像识别中的应用案例第五讲 循环神经网络5.1 为什么要使用循环神经网络5.2 1-of-N编码5.3 长短期记忆网络5.4循环神经网络中的BPTT算法7.5 循环神经网络在视频处理中的应用第六讲 深度学习未来展望6.1 监督学习中的新应用6.2 强制学习中的新应用6.3 非监督学习中的新应用6.4 DeepMind介绍实践部分第七讲 使用深度学习工具Keras进行手写体识别第八讲 使用深度学习工具TensorFlow进行图像识别五、培训目标1，全面了解深度学习。2，能将深度学习技术应用于实际项目。3，能将深度学习技术和人工智能的其他技术进行结合，做扩展应用。六、培训时间、地点时间： 2018年4月12日-4月13日 地点：北京2018年5月24日-5月25日 地点：上海七、证书培训结束，颁发中科院计算所职业培训中心“人工智能-深度学习技术与实践”结业证书。八、费用培训费：5500元/人（含教材、证书、午餐、学习用具等）。住宿协助安排，费用自理。