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机器学习与深度学习实战培训班

  • 开课时间: 2021年6月25日 周五 2021年6月29日 周二 查看最新上课时间
  • 开课城市: 上海
  • 培训时长:5天
  •  
  • 课程类别: 综合管理
  • 主讲老师:专家(查看该老师更多课程)
  • 课程编号: 54149
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机器学习与深度学习实战培训班其它上课时间:

培训对象:

对此课程感兴趣的学员

培训内容:

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。

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。

课程大纲

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

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。

杨老师计算机博士,目前就职于中科院某研究所,长期从事深度学习与机器学习研究工作,在NLP与CV领域有很深造诣,主持多项科技专项,并带领团队深入一线研发并落地,XXX视频监控与分析系统、XXX舆情监控系统、XXX智能对话系统及XXX森林防火无人机跟拍系统等。申请发明专利2项、部级科技进步二等奖一次,在SIGIR、CIKM及AAAI的国际会议发表多篇文章。

赵老师计算机博士,目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国博士后科研基金、上海市浦江人才、IBMSharedUniversityResearch以及多项企业合作课题等项目。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、KnowledgeandInformationSystems,InformationProcessing&Management,InformationSystemsFrontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇,其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能(第四版)》、《商务智能数据分析的管理视角(第三版)》、《数据挖掘实用案例集》等多部。


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