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机器学习与深度学习案例实践班

关键字:机器学习 案例 实践  
       机器学习与深度学习案例实践班 word版       课程提纲
主讲专家
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邹老师  
  开课信息:   课程编号:KC21484  
  开课日期(天数) 上课地区 费用  
更多:  
招生对象
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各高等院校数据科学相关专业、计算机科学技术、网络工程、软件工程、信息工程、信息管理、、统计学专业、应用数学专业、经济管理专业、市场营销专业等科研、教学带头人,骨干教师、博士生、硕士生;各高校教务处、科研处、信息中心、实验中心领导。对机器学习技术有兴趣和需求,愿意进行深入钻研的从业人员。
课程内容
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 为进一步推动高等院校机器学习与深度学习教学工作的开展,加强国内各高等院校同行间的交流,培养国内的师资力量,将机器学习与深度学习的最新实训内容带入课堂,特举办“机器学习与深度学习案例实践班”,本次培训由权威师资主讲,培训主打理论结合实践主题,课程强调动手操作;内容以代码落地为主,以理论讲解为根,以公式推导为辅。

一、培训目的

   通过课程学习,可以理解机器学习的思维方式和关键技术;了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用;能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。

二、主讲专家:

邹老师,中国科学院副研究员,天津大学软件学院创业导师,成立中国科学院邹博人工智能研究中心(杭州站),在翔创、天识、睿客邦等公司担任技术顾问,研究方向机器学习、深度学习、计算几何,应用于大型气象设备图像与文本挖掘、股票交易与预测、量子化学医药路径寻优、传统农资产品价格预测和决策等领域。

三、培训内容:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Python与TensorFlow

 

解释器Python2.7/3.6与IDE:Anaconda/Pycharm

列表/元组/字典/类/文件

numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用

scikit-learn的介绍和典型使用

TensorFlow典型应用

典型图像处理

多种数学曲线

多项式拟合

快速傅里叶变换FFT

奇异值分解SVD

Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络

 

 

 

 

代码和案例实践:

卷积与(指数)移动平均线

股票数据分析

缺失数据的处理

环境数据异常检测和分析

使用TensorFlow设计分类器

使用TensorFlow完成线性回归

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

回归和随机森林

 

线性回归

Logistic/Softmax回归

广义线性回归

L1/L2正则化

Ridge与LASSO

Elastic Net

梯度下降算法:BGD与SGD

ID3、C4.5、CART详解

决策树的正则化

预剪枝和后剪枝

Bagging

随机森林

不平衡数据集的处理

利用随机森林做特征选择

使用随机森林计算样本相似度

异常值检测

代码和案例实践:

1.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率预测

2.环境检测数据异常分析和预测

3.模糊数据查询和数据校正方法

4.PCA与鸢尾花数据分类

5.二手车数据特征选择与算法模型比较

6.广告投入与销售额回归分析

7.鸢尾花数据集的分类

8.决策树和随机森林的可视化

9.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类

 

 

 

 

 

 

卷积神经网络CNN

神经网络结构,滤波器,卷积

池化,激活函数,反向传播

目标分类与识别、目标检测与追踪

AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet

Inception-V3/V4

ResNet、DenseNet

 

 

代码和案例实践:

数字图片分类

卷积核与特征提取

以图搜图

人证合一

卷积神经网络调参经验分享

 

 

 

 

 

图像视频的定位与识别

 

视频关键帧处理

物体检测与定位

RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN

YOLO

FaceNet

代码和案例实践:

迁移学习

人脸检测

OCR字体定位和识别

睿客识云

气象识别

 

 

 

 

 

 

 

 

循环神经网络RNN

 

RNN基本原理

LSTM、GRU

Attention

CNN+LSTM模型

Bi-LSTM双向循环神经网络结构

编码器与解码器结构

特征提取:word2vec

Seq2seq模型

代码和案例实践:

看图说话

视频理解

藏头诗生成

问答对话系统

OCR

循环神经网络调参经验分享

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

自然语言处理

 

语言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram

分词

词性标注

依存句法分析

语义关系抽取

词向量

文本分类

机器翻译

文本摘要

阅读理解

问答系统

情感分析

 

代码和案例实践:

输入法设计

HMM分词

文本摘要的生成

智能对话系统和SeqSeq模型

阅读理解的实现与Attention

 

 

 

 

 

 

 

 

 

生成对抗网络GAN

生成与判别

生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型

GAN对抗生成神经网络

DCGAN

Conditional GAN

InfoGan

Wasserstein GAN

 

代码和案例实践:

图片生成

看图说话

对抗生成神经网络调参经验分享

 

 

 

 

 

 

 

强化学习RL

 

为何使用增强学习

马尔科夫决策过程

贝尔曼方程、最优策略

策略迭代、值迭代

Q Learning

SarsaLamda

DQN

A3C

ELF

代码和案例实践:

OpenAI

飞翔的小鸟游戏

基于增强学习的游戏学习

DQN的实现

 

讲师介绍
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邹老师,中国科学院副研究员,天津大学软件学院创业导师,成立中国科学院邹博人工智能研究中心(杭州站),在翔创、天识、睿客邦等公司担任技术顾问,研究方向机器学习、深度学习、计算几何,应用于大型气象设备图像与文本挖掘、股票交易与预测、量子化学医药路径寻优、传统农资产品价格预测和决策等领域。
 
开课时间:2020-11-11 温馨提示:本课程可邀请老师到企业内部培训!
机构名称:深圳市威硕企业管理咨询有限公司 咨询电话:0755-26506757 33558698
课程地区:广东
联 系 人:李正华先生 彭静小姐 郑江波先生
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参加人数: 深度学习案例实践班”,本次培训由权威师资主讲,培训主打理论结合实践主题,课程强调动手操作;内容以代码落地为主,以理论讲解为根,以公式推导为辅。</p>

<p><strong>一、</strong><strong>培训</strong><strong>目的</strong><strong>:</strong></p>

<p>   通过课程学习,可以理解机器学习的思维方式和关键技术;了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用;能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,初步胜任使用<a href="http://www.ways.org.cn/">Python</a>进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。</p>

<p><strong>二、</strong><strong>主讲</strong><strong>专家:</stro
*人,报名参加2020-11-11开始,在广东举办的《机器学习与深度学习案例实践班》(课程编号:21484)。
联系电话: *  移动电话或传真:
电子邮件: * 所在单位:
咨询内容:
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