关于举办“深度学习理论与实战及 GPU 高性能计算解决方案应用”高级培训班的通知

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北京中科云畅应用技术研究院关于举办“深度学习理论与实战及 GPU 高性能计算解决方案应用”高级培训班的通知

咨询请加微信：15584185420，电话同号。课程有多期，内容相似，时间地点不同

：随着人工智能（ AI ）特别是深度学习（ Deep Learning ）近年来的飞速发展，在多个领域的成功应用，已经成为当前学术界和各行业最炙手可热的研究应用方向。不仅广泛应用于搜索引擎、电子商务、社交网络等互联网服务，并且在计算视觉、自然语言处理、金融、生物医药等行业 AI 的研究与应用也呈现爆发式增长。同时由于深度学习（ Deep Learning ）需要处理的海量数据非常庞大，GPU （ CUDA、OPENACC、OPENCL ）计算在人工智能 /深度学习领域展现出相比传统 CPU 计算巨大的优势，极大的提高了计算能力，降低时间成本，已经成为深度学习计算的首选解决方案。为加强 AI 技术的创新发展和应用，培养社会急缺的深度学习专业人才，中国科学院计算技术研究所烟台分所特别邀请深度学习领域的专家，举办“深度学习理论与实战及 GPU 高性能计算解决方案应用“高级培训班。

主办单位：北京中科云畅应用技术研究院培训时间地点： 2018 年 8 月 17 日 — 2018 年 8 月 21 日昆明（第一天报到，培训四天）培训费用：每人 3600 元（含报名费、培训费、资料费），食宿可统一安排，费用自理。

培训目标：通过讲授机器学习和深度学习理论及算法，让学员对机器学习、深度学习技术方法有深入的理解，同时学习深度学习开源平台的开发方法，学习并实践深度学习 GPU 计算解决方案。

培训对象：院校计算机专业、网络通信专业、电子工程专业、信息计算科学专业、统计学专业等对 AI /深度学习技术及研发感兴趣的老师、研究生等。相关从事大数据、数据挖掘、机器学习、计算视觉、自然语言处理、人机交互等领域研发的单位的技术部门、IT 企业的工程师、研发负责人、算法工程师等。

培训方式: 1、培训讲座； 2、高性能计算环境下的上机实操； 3、专题小组研讨与案例讲解分析结合；

报名办法：请各有关部门统一组织本地区行政、企事业单位报名参加会议，各单位也可直接报名参加。报名回执表请传真至会务处。

附件

一、主讲专家：主讲专家来自中科院及高校的深度学习和高性能计算高级专家，拥有丰富的科研及工程技术经验，长期从事计算领域国家重大项目研究，具有资深的技术底蕴和专业背景。

二、培训内容：模块一：深度学习理论与实战一、人工智能、机器学习、深度学习的历史和基本思想 1，人工智能概述、机器学习概述及基本思想 2，深度学习的前生今世、发展趋势 3，深度学习的主要模型及应用场景二、生成性对抗网络 GAN 1，GAN 的理论知识
2，GAN 经典模型： CGAN LAPGAN DCGAN 3，GAN 实际应用：DCGAN 提高模糊图片分辨率三、卷积神经网络 1，CNN 卷积神经网络：卷积层（一维卷积、二维卷积）池化层（均值池化、最大池化）全连接层
激活函数层
Softmax 层 2，CNN 卷积神经网络改进： R-CNN （ SPPNET ）
Fast-R-CNN
Faster-R-CNN （ YOLO、SSD ） 3，CNN 应用案例： CNN 与手写数字集分类 YOLO 实现目标检测 PixelNet 原理与实现利用卷积神经网络做图像风格结合四、循环神经网络 1，RNN 循环神经网络：梯度计算 BPTT 2，RNN 循环神经网络改进： LSTM
Bi-RNN 3，RNN 实际应用：Seq2Seq 的原理与实现
五、强化学习 1，强化学习的原理； 2，RL 实际应用；六、迁移学习 1，迁移学习的理论概述； 2，迁移学习的常见方法：特征、实例、数据、深度迁移、强化迁移、研究案例；模块二：AI+HPC、GPU 高性能及深度学习一、GPU 通用计算 1、高性能计算的应用场景和实际意义； 2、CPU/GPU 体系结构对比介绍：流水线、多核、缓存、访存、通信模型、分支预测等； 3、HPC 场景：GPU 加速高性能计算； 4、AI 场景：GPU 加速深度学习； 5、AI+HPC 场景：深度学习应用耗时分析矩阵乘和卷积对应的 GPU 解决方案；二、GPU 高性能计算 1、搭建高性能计算平台，CUDA 开发环境搭建和工具配置； 2、CUDA 基础： API、数据并行、线程模型、存储模型、控制、同步、并发和通信、加速比； 3、CUDA 优化进阶：线程组织调度，访存优化，数据传输，原子操作； 4、GPU 并行计算模式及案例分析； 5、CUDA 9 新特性； GPU 高性能上机实操： 1、向量加； 2、深度学习瓶颈函数的 GPU 实现：矩阵乘，卷积；三、GPU 深度学习 1、搭建深度学习平台，深度学习显卡选型； 2、Pascal 架构和 Volta 架构； 3、深度学习 GPU 解决方案： 3.1 基于 GPU 的交互式深度学习训练平台：DIGITS ； 3.2 深度学习框架的 GPU 加速：TensorFlow，Caffe 等； 3.3 NVIDIA 深度学习 SDK：cuDNN，TensorRT，NCCL ； GPU 深度学习上机实操： 1、Caffe，TensorFlow 等通用深度学习框架的 GPU 加速库 cuDNN 的使用； 2、深度学习推理引擎 TensorRT 的使用；

三、颁发证书：学员经培训考试合格后可以获得：由中科云畅应用技术研究院颁发的培训证书。备注：请学员自带身份证复印件一张（办理证书使用）

备注：此次培训全程在大学机房上课，每人一台电脑，理论结合案例全程上机实操，限额人数 40 人，另外完成报名工作之后的学员可以提前把感兴趣的内容和要解决的问题编辑一下带到培训现场，到时与主讲老师及其他参会学员交流学习！

深度学习

GPU

计算

高性能

6 条回复 • 2018-07-17 23:31:38 +08:00