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公开课
Python+人工智能高级实战

开课地点:深圳
开课时间:2018-12-13至2018-12-17
课程费用:9800 元/人
课程简介:

一、    培训收益

通过此次课程培训,可使学习者获得如下收益:

1.掌握Python基础语言风格与常用库使用方法;

2.理解并掌握经典算法原理;

3.理解机器学习算法工作原理与应用场景;

4.掌握Scikit-Learn库的建模与评估;

5.掌握神经网络基础知识;

6.掌握卷积神经网络及应用技巧与细节分析;

7.通过大量实际案例使学员真正掌握Caffe与Tensorflow框架在工作中的用法。

二、    培训特色

1.机器学习+深度学习面面俱到,算法与实践相结合;

2.录播课程随到随学,直播答疑后顾无忧;

3.提供所有数据与代码,轻松复现;

4.风格通俗易懂,适合快速上手。

三、    日程安排


 

 

 

 

 

时间

培训模块

培训内容

第一天

上午

第一模块:Python必备库快速入门

1.人工智能应用发展简介。

2.python基础学习。

3.科学计算包numpy学习。

4.绘图工具包matplotlib学习。

第一天下午

第二模块:机器学习经典算法(一)

1.机器学习基础概念。

2.决策树。

3.最邻近规则分类KNN算法。

4.线性回归和非线性回归。

5.Kmeans算法。

6.SVM算法。

7.神经网络。

第二天

上午

第二模块:机器学习经典算法(二)

1.神经网络基本原理。

2.单层感知器程序。

3.线性神经网络。

4.激活函数,损失函数和梯度下降法。

5.BP神经网络介绍。

6.BP神经网络解决异或问题。

7.BP神经网络解决手写数字识别。

8.BP网络论文讲解。

9.介绍GOOGLE神经网络演示平台。

第二天

下午

第三模块:机器学习案例实战

1.Tensorflow安装。

2.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed。

3.Tensorflow线性回归。

4.Tensorflow非线性回归。

5.Mnist数据集合Softmax讲解。

6.使用BP神经网络搭建手写数字识别。

7.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用。

8.过拟合,正则化,Dropout。

9.各种优化器Optimizer。

10.改进手写数字识别网络。

11.Tensorboard的使用。

第三天

上午

第四模块:卷积神经网络与图像识别

1.卷积神经网络CNN的介绍。

2.使用CNN解决手写数字识别。

3.深度残差网络讲解。

4.长短时记忆网络LSTM介绍。

5.LSTM的使用。

6.介绍Google图像识别模型Inception-v3。

7.使用Inception-v3做图像识别。

8.Retrain图像识别模型。

第三天

下午

第五模块:项目实战(一)

图像识别项目:

1.从头开始训练图像识别模型。

验证码识别项目:

2.生成验证码。

3.多任务学习介绍。

4.使用图像识别方法完成验证码识别。

5.验证码识别效果测试。

6.使用多任务学习完成验证码识别。

7.验证码识别效果测试。

语音分类项目:

8.语音信号处理。

9.使用LSTM完成语音分类。

第四天上午

第五模块:项目实战(二)

文本分类项目:

1.nlp任务介绍。

2.word2vec介绍。

3.word2vec实现。 

4.CNN实现文本分类。

5.LSTM实现文本分类。

6.seq2seq模型介绍。

第四天下午

第六模块:人脸识别技术

1.人脸识别介绍。

2.生成式模型介绍。

第五天

学员自由交流

 

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。

唐老师  计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。

五、    培训费用

面授班培训费:9800元/人(含培训费、资料费、学习期间的午餐),食宿统一安排,费用自理。请学员带身份证复印件一张。

本课程颁发《人工智能高级工程师》证书.

 

 

 

 

讲师资料:


讲师



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