近年来，随着ＡｌｐｈａＧｏ、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ＩｍａｇｅＮｅｔ竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Ｐｙｔｏｒｃｈ深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Ｐｙｔｏｒｃｈ代码实现方法，Ａｉ尚研修特举办“基于ＰｙＴｏｒｃｈ机器学习与深度学习实践应用与案例分析培训班”，旨在帮助学员掌握深度学习的基础知识，与经典机器学习算法的区别与联系，以及最新的迁移学习、循环神经网络、长短时记忆神经网络、时间卷积网络、对抗生成网络、Ｙｏｌｏ目标检测算法、自编码器等算法的原理及其Ｐｙｔｏｒｃｈ编程实现方法。本次培训采用“理论讲解＋案例实战＋动手实操＋讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析深度学习在应用时需要掌握的经验及编程技巧。此外，本次培训还将通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。