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    青海快三历史开奖号码: 关于举办机器学习与深度学习实战培训班的通知

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    • 开课时间:2019年10月24日 09:00 周四(报名中)
    • 结束时间:2019年10月28日 17:00 周一
    • 开课地点:深圳市
    • 授课讲师: 专家团
    • 课程编号:367548
    • 课程分类:互联网/语言
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    培训受众:

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    课程大纲:

    培训费用
    培训费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。
    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,证书查询网址:www.zpedu.com; 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。关于举办机器学习与深度学习实战培训班的通知培训收益
    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。关于举办机器学习与深度学习实战培训班的通知培训特色
    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。关于举办机器学习与深度学习实战培训班的通知日程安排
    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
    业内经验交流关于举办机器学习与深度学习实战培训班的通知授课专家
    覃老师 上海大学物理学硕士,创业公司合伙人,技术总监?;餮?,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???,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。

    本课程名称: 关于举办机器学习与深度学习实战培训班的通知

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