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Python+機(jī)器算法深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班 下載課程WORD文檔
添加時(shí)間:2019-01-07      修改時(shí)間: 2019-07-30      課程編號(hào):100287290
《Python+機(jī)器算法深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班》課程詳情
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課程特色
本次培訓(xùn)從實(shí)戰(zhàn)的角度對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了全面的剖析,并結(jié)合實(shí)際案例分析和探討深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景,給深度學(xué)習(xí)相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)和啟迪


第一天
上午
機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
回歸算法理論與實(shí)戰(zhàn):
1.一元線性回歸
2.代價(jià)函數(shù)
3.梯度下降法
4.使用梯度下降法實(shí)現(xiàn)一元線性回歸
5.標(biāo)準(zhǔn)方程法
6.使用sklearn實(shí)現(xiàn)一元線性回歸
7.多元線性回歸
8.使用sklearn實(shí)現(xiàn)多元線性回歸
9.特征縮放,交叉驗(yàn)證法
10.過(guò)擬合正則化
11.嶺回歸
12.sklearn實(shí)現(xiàn)嶺回歸
13.LASSO回歸
14.sklearn實(shí)現(xiàn)LASSO回歸

第一天
下午
決策樹(shù)算法理論與實(shí)戰(zhàn)
15.決策樹(shù)-信息熵,ID3,C4.5算法介紹
16.sklearn實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)
17.決策樹(shù)-CART算法
18.決策樹(shù)應(yīng)用
集成學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)戰(zhàn)
19.Bagging介紹與使用
20.隨機(jī)森林介紹與使用
21.Adaboost介紹與使用
22.Stacking和Voting介紹與使用
泰坦尼克號(hào)獲救人員預(yù)測(cè)項(xiàng)目

第二天
上午
KNN算法和決策樹(shù)算法理論與實(shí)戰(zhàn)
1.KNN算法介紹
2.python實(shí)現(xiàn)knn算法
3.sklearn實(shí)現(xiàn)knn算法完成iris數(shù)據(jù)集分類
聚類算法理論與實(shí)戰(zhàn)
4.k-means算法原理
5.k-means算法實(shí)現(xiàn)
6.DBSCAN算法原理
7.DBSCAN算法實(shí)現(xiàn)

第二天
下午
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
9.單層感知器程序
10.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
11.激活函數(shù),損失函數(shù)和梯度下降法
12.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異或問(wèn)題
13.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
14.BP算法推導(dǎo)
15.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問(wèn)題
16.BP算法完成手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
16.sklearn-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
17.GOOGLE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)
特征工程貸款拖欠預(yù)測(cè)項(xiàng)目
用戶流失預(yù)測(cè)項(xiàng)目

第三天
上午
Tensorflow(一)
1.深度學(xué)習(xí)框架介紹
2.Tensorflow安裝
3.Tensorlfow基礎(chǔ)知識(shí):圖,變量,fetch,feed
4.Tensorflow線性回歸
5.Tensorflow非線性回歸
6.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解
7.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用

第三天
下午
Tensorflow(二)
9.過(guò)擬合,正則化,Dropout
10.各種優(yōu)化器Optimizer
11.改進(jìn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的介紹
13.使用CNN解決手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
14.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹
15.LSTM的使用
16.模型保存與載入

第四天
上午
圖像識(shí)別項(xiàng)目
1.介紹Google圖像識(shí)別模型Inception-v3
2.使用Inception-v3做圖像識(shí)別
圖像識(shí)別項(xiàng)目
3.訓(xùn)練自己的圖像識(shí)別模型
驗(yàn)證碼識(shí)別項(xiàng)目
4.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹
5.生存驗(yàn)證碼圖片
6.構(gòu)建驗(yàn)證碼識(shí)別模型

第四天
下午
文本分類項(xiàng)目
7.文本分類任務(wù)介紹
8.word2vec介紹
9.使用CNN完成文本分類
10.使用LSTM完成文本分類
生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GANs
11.GANs介紹
12.使用tensorflow完成GANs

業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流


《Python+機(jī)器算法深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班》課程目的
課程中通過(guò)細(xì)致講解,使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括:
1.回歸算法理論與實(shí)戰(zhàn);
2.決策樹(shù)算法理論與實(shí)戰(zhàn);
3.集成學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)戰(zhàn);
4.KNN算法和決策樹(shù)算法理論與實(shí)戰(zhàn);
5.聚類算法理論與實(shí)戰(zhàn);
6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;
7.Tensorflow;
8.生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GANs。

《Python+機(jī)器算法深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班》所屬分類
特色課程

《Python+機(jī)器算法深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班》所屬專題
學(xué)習(xí)型組織構(gòu)建與發(fā)展培訓(xùn)、

《Python+機(jī)器算法深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班》授課培訓(xùn)師簡(jiǎn)介
專家
覃老師 上海大學(xué)物理學(xué)碩士,創(chuàng)業(yè)公司合伙人,技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開(kāi)發(fā)研究經(jīng)驗(yàn),精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過(guò)多項(xiàng)圖像,語(yǔ)音,nlp,搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目,研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國(guó)家專利。同時(shí)具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn),講課通熟易懂,代碼風(fēng)格簡(jiǎn)潔清晰。

蔣老師 清華大學(xué)博士,人工智能專家 機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開(kāi)發(fā)研究經(jīng)驗(yàn),精通python、算法原理與編程實(shí)踐,F(xiàn)就職于某大型國(guó)有科技公司從事大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用和開(kāi)發(fā)。豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),對(duì)大數(shù)據(jù)的收集、處理、數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)際應(yīng)用中有深刻的認(rèn)識(shí)。致力于利用大數(shù)據(jù)、人工智能在企業(yè)決策規(guī)劃、語(yǔ)義理解、數(shù)據(jù)可視化方面的應(yīng)用。具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn),講課通熟易懂,代碼風(fēng)格簡(jiǎn)潔清晰。

余老師計(jì)算機(jī)碩士,十幾年IT項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),帶領(lǐng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)完成網(wǎng)站構(gòu)架、技術(shù)研發(fā)、設(shè)計(jì),測(cè)試等工作;設(shè)計(jì)、指導(dǎo)關(guān)鍵技術(shù)模塊,并對(duì)系統(tǒng)安全性、穩(wěn)定性負(fù)責(zé); 根據(jù)公司的發(fā)展戰(zhàn)略,提出it發(fā)展規(guī)劃,并推動(dòng)實(shí)施;合理安排部門內(nèi)員工的日常工作,做到高效率、優(yōu)效果。擅長(zhǎng)多種技術(shù)技能,精通產(chǎn)品設(shè)計(jì)和需求分析;精通python、算法原理與編程實(shí)踐;精通大數(shù)據(jù)Hadoop平臺(tái)、Kylin等的應(yīng)用和開(kāi)發(fā);精通JAVA 平臺(tái)的Spring、Mybatis及分布式、多線程高性能架構(gòu)相關(guān)開(kāi)發(fā)技術(shù);精通Spring Cloud 微服務(wù)架構(gòu)和Spring Boot開(kāi)發(fā);精通.NET 平臺(tái)的架構(gòu)和設(shè)計(jì);精通 Redis 緩存 MongoDB ,Rabbit MQ;精通高并發(fā)Web應(yīng)用的性能瓶頸和調(diào)優(yōu)方式;精通架構(gòu)模式,Transaction、Security、Persistence等機(jī)制及實(shí)現(xiàn),IOC、AOP、SOA等理念及實(shí)現(xiàn);精通各種主流應(yīng)用架構(gòu)和平臺(tái),熟悉工作流引擎、規(guī)則引擎等中間件等。
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