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机器学习与深度学习实战培训

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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部份程大纲
 
  • 第一部份
    1、【2】 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。
    2、【1】 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。
    第二部份
    1、【1】 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。
    2、【2】 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。
    第三部份
    1、【2】 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。
    2、【1】 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。
    第四部份
    1、【1】 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。
    2、【2】 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。

 

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