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公开课
机器学习与深度学习实战

开课地点:北京
开课时间:2019-03-21至2019-03-25
课程费用:7800 元/人
课程简介:

一、    培训收益

课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:

1. 回归算法理论与实战;

2. 决策树算法理论与实战;

3. 集成学习算法理论与实战;

4. KNN算法和决策树算法理论与实战;

5. 聚类算法理论与实战;

6. 神经网络算法;

7.Tensorflow;

8. 生成式对抗网络GANs。

二、    培训特色

本次培训从实战的角度对深度学习技术进行了全面的剖析,并结合实际案例分析和探讨深度学习的应用场景,给深度学习相关从业人员以指导和启迪。

三、    日程安排

日程

培训模块

培训内容

第一天

上午

机器学习简介

  回归算法理论与实战:

  1.一元线性回归

  2.代价函数

  3.梯度下降法

  4.使用梯度下降法实现一元线性回归

  5.标准方程法

  6.使用sklearn实现一元线性回归

  7.多元线性回归

  8.使用sklearn实现多元线性回归

  9.特征缩放,交叉验证法

  10.过拟合正则化

  11.岭回归

  12.sklearn实现岭回归

  13.LASSO回归

  14.sklearn实现LASSO回归

第一天

下午

决策树算法理论与实战

  15.决策树-信息熵,ID3,C4.5算法介绍

  16.sklearn实现决策树

  17.决策树-CART算法

  18.决策树应用

集成学习算法理论与实战

  19.Bagging介绍与使用

  20.随机森林介绍与使用

  21.Adaboost介绍与使用

  22.Stacking和Voting介绍与使用

泰坦尼克号获救人员预测项目

第二天

上午

KNN算法和决策树算法理论与实战

1.KNN算法介绍

2.python实现knn算法

  3.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类

聚类算法理论与实战

  4.k-means算法原理

  5.k-means算法实现

  6.DBSCAN算法原理

  7.DBSCAN算法实现

第二天

下午

神经网络算法

  8.神经网络基本原理

  9.单层感知器程序

  10.线性神经网络

  11.激活函数,损失函数和梯度下降法

  12.线性神经网络异或问题

  13.BP神经网络介绍

  14.BP算法推导

  15.BP神经网络解决异或问题

  16.BP算法完成手写数字识别

  16.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别

  17.GOOGLE神经网络平台

特征工程贷款拖欠预测项目

用户流失预测项目

第三天

上午

 

Tensorflow(一)

  1.深度学习框架介绍

  2.Tensorflow安装

  3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed

  4.Tensorflow线性回归

  5.Tensorflow非线性回归

  6.Mnist数据集合Softmax讲解

  7.使用BP神经网络搭建手写数字识别

  8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

第三天

下午

Tensorflow(二)

  9.过拟合,正则化,Dropout

  10.各种优化器Optimizer

  11.改进手写数字识别网络

  12.卷积神经网络CNN的介绍

  13.使用CNN解决手写数字识别

  14.长短时记忆网络LSTM介绍

  15.LSTM的使用

  16.模型保存与载入

第四天

上午

图像识别项目

1.介绍Google图像识别模型Inception-v3

  2.使用Inception-v3做图像识别

图像识别项目

  3.训练自己的图像识别模型

验证码识别项目

  4.多任务学习介绍

  5.生存验证码图片

  6.构建验证码识别模型

第四天

下午

文本分类项目

  7.文本分类任务介绍

  8.word2vec介绍

  9.使用CNN完成文本分类

  10.使用LSTM完成文本分类

生成式对抗网络GANs

11.GANs介绍

  12.使用tensorflow完成GANs

业内经验交流

 

四、    授课专家

覃老师  上海大学物理学硕士,创业公司合伙人,技术总监。机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度学习框架完成过多项图像,语音,nlp,搜索相关的人工智能实际项目,研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。

蒋老师  清华大学博士,人工智能专家 机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通python、算法原理与编程实践。现就职于某大型国有科技公司从事大数据和人工智能的应用和开发。丰富的项目实战经验,对大数据的收集、处理、数据挖掘在实际应用中有深刻的认识。致力于利用大数据、人工智能在企业决策规划、语义理解、数据可视化方面的应用。具有多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。

余老师  计算机硕士,十几年IT项目经验,带领技术团队完成网站构架、技术研发、设计,测试等工作;设计、指导关键技术模块,并对系统安全性、稳定性负责; 根据公司的发展战略,提出it发展规划,并推动实施;合理安排部门内员工的日常工作,做到高效率、优效果。擅长多种技术技能,精通产品设计和需求分析;精通python、算法原理与编程实践;精通大数据Hadoop平台、Kylin等的应用和开发;精通JAVA 平台的Spring、Mybatis及分布式、多线程高性能架构相关开发技术;精通Spring Cloud 微服务架构和Spring Boot开发;精通.NET 平台的架构和设计;精通 Redis 缓存 MongoDB ,Rabbit MQ;精通高并发Web应用的性能瓶颈和调优方式;精通架构模式,Transaction、Security、Persistence等机制及实现,IOC、AOP、SOA等理念及实现;精通各种主流应用架构和平台,熟悉工作流引擎、规则引擎等中间件等。

五、    培训费用

培训费7800元/人(含培训费、场地费、考试证书费、资料费、学习期间午餐),食宿可统一安排,费用自理。请学员带身份证复印件一张。

本课程由颁发《人工智能高级工程师》证书。

 

讲师资料:


讲师



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