深度學(xué)習(xí)（CV/NLP）專項(xiàng)培訓(xùn)（圖像識別/自然語言處理）
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【培訓(xùn)對象】
具備一定機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，希望深入計算機(jī)視覺或自然語言處理特定領(lǐng)域的算法工程師、研究人員、AI應(yīng)用開發(fā)者。
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【培訓(xùn)目標(biāo)】
一、 深入理解計算機(jī)視覺（CV）和自然語言處理（NLP）的核心任務(wù)、經(jīng)典模型與前沿技術(shù)。
二、 掌握使用深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow/PyTorch）實(shí)現(xiàn)圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割等CV任務(wù)。
三、 掌握使用深度學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)文本分類、序列標(biāo)注、文本生成、機(jī)器翻譯等NLP任務(wù)。
四、 具備在特定業(yè)務(wù)場景下，選擇和調(diào)優(yōu)CV/NLP模型，解決實(shí)際問題的能力。
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【培訓(xùn)內(nèi)容介紹】
一、 深度學(xué)習(xí)在CV和NLP中的應(yīng)用概述：CV和NLP的主要任務(wù)、發(fā)展歷程、Transformer架構(gòu)的跨界影響。
二、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)階：經(jīng)典CNN架構(gòu)（AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet）詳解與代碼復(fù)現(xiàn)。
三、 圖像分類實(shí)戰(zhàn)：使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)高精度圖像分類，模型微調(diào)技巧。
四、 目標(biāo)檢測（一）：兩階段檢測器（Faster R-CNN系列）原理與實(shí)現(xiàn)。
五、 目標(biāo)檢測（二）：單階段檢測器（YOLO, SSD）原理與實(shí)現(xiàn)，目標(biāo)檢測模型評估指標(biāo)（mAP）。
六、 圖像分割：語義分割（FCN, U-Net, DeepLab）與實(shí)例分割（Mask R-CNN）原理與應(yīng)用。
七、 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與序列建模：RNN/LSTM/GRU原理、梯度消失與爆炸、雙向RNN。
八、 詞向量與預(yù)訓(xùn)練語言模型：Word2Vec, GloVe, ELMo, BERT原理，上下文無關(guān)與上下文相關(guān)的詞表示。
九、 自然語言理解任務(wù)實(shí)戰(zhàn)（一）：文本分類、情感分析，使用BERT進(jìn)行微調(diào)。
十、 自然語言理解任務(wù)實(shí)戰(zhàn)（二）：命名實(shí)體識別（NER）、關(guān)系抽取，序列標(biāo)注模型實(shí)現(xiàn)。
十一、 自然語言生成（NLG）與Transformer：注意力機(jī)制、Transformer架構(gòu)詳解，GPT系列模型原理，文本生成任務(wù)實(shí)踐。
十二、 實(shí)戰(zhàn)演練：選擇一個CV任務(wù)（如工業(yè)缺陷檢測）和一個NLP任務(wù)（如客服意圖識別），完成從數(shù)據(jù)處理、模型選型、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)到評估的全流程。
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