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北京学习Python+机器学习与深度学习实战培训班

(2020-08-13 09:27:24)

Python+机器学习与深度学习实战

培训班

培训地点

北京

深圳

培训时间

9月

22-24

12月

17-19

 

本课程全国常年开班,如部分地区课程已结束,请致电:18034262135(微信同步)QQ:347782498咨询最新培训信息!也可点击课程点播在线视频学习!此课程也可以供企业做内训,欢迎咨询!

一、 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。

二、 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。

三、 日程安排

日程

培训模块

培训内容

第一天

上午

机器学习简介

  1.一元线性回归

  2.代价函数

  3.使用梯度下降法实现一元线性回归

  4.标准方程法

  5.使用sklearn实现一元线性回归

  6.使用sklearn实现多元线性回归

  7.使用sklearn实现岭回归

  8.使用sklearn实现LASSO回归

第一天

下午

决策树与集成学习

理论与实战

  1.sklearn实现决策树

 2.决策树-CART算法

 3.决策树应用

 4.随机深林

KNN与聚类

理论与实战

5.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类

6.k-means算法

7.DBSCAN算法

第二天

上午

神经网络算法

1.神经网络基本原理

  2.单层感知机

  3.线性神经网络

  4.激活函数,损失函数和梯度下降法

  5.线性神经网络异或问题

  6.BP神经网络介绍

  7.BP算法推导

  8.BP神经网络解决异或问题

  9.BP算法完成手写数字识别

  10.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别

11.GOOGLE神经网络平台

第二天

下午

Tensorflow2.0

  1.深度学习框架介绍

  2.Tensorflow安装

  3.Tensorlfow基础知识

  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

  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

第三天

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

三天

下午

Kease 最佳实践

1.安装和配置Keras,API

2.回调函数与自定义训练过程

3.深度神经网络DCNN实现

4.采用深度学习算法识别CIFRA-10图片

5.调节参数来改善性能

 

四、 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。

王老师 计算机博士,深入理解传统的计算机视觉方法与目前主流的深度学习算法,在图像识别、目标检测、图像分割、OCR、人脸识别等方向均进行了丰富的项目实战。熟练使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具备丰富的数据挖掘经验,熟悉大数据下的ETL与模型搭建,曾独立负责美团用户信用分评估、敏感身份挖掘、京东金融APP多个模块推荐算法搭建等项目。

刘老师  西安邮电学院计算机科学与技术本科专业拥有着10多年软件研发经验,5年企业培训经验,对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究,精通J2EE企业级开发技术。Java方向:设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向:Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐,Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。区块链方向:BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

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