人工智能“最強(qiáng)模型”transformer詳解-2天

人工智能“最強(qiáng)模型”transformer詳解-2天詳細(xì)內(nèi)容
人工智能“最強(qiáng)模型”transformer詳解-2天
人工智能“最強(qiáng)模型”transformer詳解
【課程簡(jiǎn)介】
Transformer 是迄今為止人工智能領(lǐng)域的最新和最強(qiáng)大的模型類別之一。它幾乎正在憑借一己之力來(lái)推動(dòng)深度學(xué)習(xí)的又一波重大進(jìn)步。Transformer 模型充分運(yùn)用了稱為注意力和自注意力機(jī)制,以檢測(cè)系列(或圖像)中元素相互影響和相互依賴的微妙關(guān)系。本課程通過(guò)2天時(shí)間的詳細(xì)介紹,可使學(xué)習(xí)者初步了解Transformer的原理、應(yīng)用場(chǎng)景、最新發(fā)展等。
【課程收益】
掌握深度學(xué)習(xí)框架:TensorFlow、pytorch等;
理解“自監(jiān)督學(xué)習(xí)”在當(dāng)代AI領(lǐng)域的核心作用;
掌握Transformer背景知識(shí)、相關(guān)理論與實(shí)踐;
理解Transformer在NLP領(lǐng)域和CV領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景;
為學(xué)員的后續(xù)項(xiàng)目應(yīng)用提供針對(duì)性的建議。
【課程特點(diǎn)】
本課程力圖理論結(jié)合實(shí)踐,強(qiáng)調(diào)從零開(kāi)始,重視動(dòng)手實(shí)踐;課程內(nèi)容以原理講解為根本,以應(yīng)用落地為目標(biāo)。課程通過(guò)大量形象的比喻和手算示例來(lái)解釋復(fù)雜的理論,既能將原理充分講懂講透,也避免了繁復(fù)而枯燥的公式推導(dǎo)。
【課程對(duì)象】
理工科本科以上,或至少了解一種編程語(yǔ)言。
時(shí)間
內(nèi)容
案例實(shí)踐與練習(xí)
第一天上午
深度學(xué)習(xí)知識(shí)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)元及感知機(jī)模型
Sigmoid激活函數(shù)
前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)
梯度下降
誤差反向傳播詳解
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
連接主義的興衰
深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
目標(biāo)函數(shù)與激勵(lì)函數(shù)
學(xué)習(xí)步長(zhǎng)
權(quán)重初始化
權(quán)重衰減(Weight Decay)
梯度下降的方法
案例實(shí)踐:
手算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法
只用numpy,手推BPNN
深度BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)數(shù)字的識(shí)別
各種梯度下降方法的實(shí)戰(zhàn)效果
第一天上午
CV初步
CNN
圖像分類概述
AlexNet與ZF-Net
VGG(5層變?yōu)?組)
遷移學(xué)習(xí)
GoogLenet
模型退化與ResNet
DenseNet(充分利用特征)
最新的efficientnet
VAE與GAN
圖像生成模型
AE與VAE
DAE
GAN
改進(jìn)的GAN
案例實(shí)踐:
VGG各層的可視化展現(xiàn)
遷移學(xué)習(xí):貓狗大戰(zhàn)
VAE生成的數(shù)字
StyleGAN
第二天上午
RNN與W2V
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
RNN基本原理
LSTM、GRU
雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
編碼器與解碼器結(jié)構(gòu)
seq2seq模型
初識(shí)Attention
NIC模型
詞向量基礎(chǔ)(word2vec)
W2V:CBOW
W2V:skip-gram
W2V:Hierachical Softmax
W2V:Negative Sampling
案例實(shí)踐:
股票交易數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè);
誰(shuí)和小魚(yú)兒最相似?
SnowNLP:褒義的中性詞
Word2vec代碼解讀
第二天下午
Transformer以及發(fā)展
Transformer
所有你需要的僅僅是“注意力”
Transformer中的block
自注意力機(jī)制
多頭注意力
位置編碼(拋棄RNN)
Batch Norm與Layer Norm
解碼器的構(gòu)造
BERT
BERT整體架構(gòu)
Masked-LM
Next Sentence Prediction
改造下游任務(wù)
WordPiece作為輸入
CV領(lǐng)域的Transformer
iGPT
Vision Transformer(ViT)
BEiT
MAE令人驚奇的效果
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未來(lái)可期:MaskFeat等
案例實(shí)踐:
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BERT下游任務(wù)的改造
BEiT的效果
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