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机器学习与深度学习实战培训

【时间地点】 2019年10月24-28日 深圳
【培训讲师】 多名专家
【参加对象】 不限
【参加费用】 ¥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。
【会务组织】 森涛培训网(www.stpxw.com).广州三策企业管理咨询有限公司
【咨询电话】 020-34071250;020-34071978(提前报名可享受更多优惠)
【联 系 人】 庞先生,邓小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在线 QQ 】 568499978 培训课纲 课纲下载    
【温馨提示】 本课程可引进到企业内部培训,欢迎来电预约!
培训关键词:机器学习培训

机器学习与深度学习实战培训(多名专家)课程介绍:

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。

本课程由中国信息化培训中心颁发《人工智能高级工程师》证书, 证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。


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