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2019-01-14

时间2019-01-14 来源:末日进化网

  核心提示:阳春三月,夭夭碧枝,皎皎风荷,暖风熏醉,染了春扉。安静的午后,静静的梳理着自己的思绪,轻轻的敲打着心语,不想惊扰沉睡的记忆,不想扯住渐行渐远的思绪。初春的日头,终究是有了暖意的了,鹅黄的嫩绿轻轻浅浅的...
 

关于“机器学习与深度学习案例实践班”通知

各有关单位:

    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”,具体由北京中科软培科技有限公司举办,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:

邹博,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:

第一节

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<哪个医院治癫痫最好/p>

环境数据异常检测和分析

第二节

回归分析

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

特征选择与过拟合

Softmax回归的概念源头

最大熵模型

K-L散度

代码和案例实践:

1.股票数据的特征提取和应用

2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率预测

3.环境检测数据异常分析和预测

4.模糊数据查询和数据校正方法

5.PCA与鸢尾花数据分类

6.二手车数据特征选择与算法模型比较

7.广告投入与销售额回归分析

8.鸢尾花数据集的分类

9.TensorFlow实现线性回归

10.TensorFlow实现Logistic回归

第三节

决策树和随机森林

熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息

最大似然估计与最大熵模型

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.随机森林与特征选择

2.决策树应用于回归

3.多标记的决策树回归

4.决策树和随机森林的可视化

5.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分石家庄到哪里治癫痫好

6.泰坦尼克乘客存活率估计

第四节

SVM

线性可分支持向量机

软间隔

损失函数的理解

核函数的原理和选择

SMO算法

支持向量回归SVR

多分类SVM 代码和案例实践:

1.原始数据和特征提取

2.调用开源库函数完成SVM

4.葡萄酒数据分类

5.数字图像的手写体识别

5.MNIST手写体识别

6.SVR用于时间序列曲线预测

7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较

第五节

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

第六节

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

第七节

循环神经网络RNN

RNN基本原理

LSTM、GRU

Attention<治疗癫痫病的好疗法/p>

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

第八节

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

第九节

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

第十节

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

外伤性羊癫疯治疗医院

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

四、时间地点:可咨询:13932327338  微信同号,扫码关注公众号,或加微信好友,邀请进群

    2019年1月18-22日  17日报到 (北京华清温泉宾馆)

五、培训对象:

    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。                                                                                                         

六、报名方式及费用:

报名人员可直接回复报名回执表至邮箱。或与会务组电话联系咨询。¥RMB:4900元/人(含报名费、证书费、培训费、教材费、资料费)食宿统一安排费用自理。

七、颁发证书:

工信部和人社部相关部门颁发-证书。该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。

作者:不详 来源:网络
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