关于举办“人工智能核心-机器学习”培训的通知
主办单位：中培网 中培管理咨询
时间地点：2018-06-07至2018-06-08 在 北京
学员对象：高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、程序员。
费 用： 5500元
【培训对象】
高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、程序员。
【课程收益】
【课程大纲】
培训费：5500元/人（含教材、证书、午餐、学习用具等）。住宿协助安排，费用自理。
培训结束，颁发“人工智能核心-机器学习”结业证书。
培训目标
1，全面了解机器学习领域相关知识。
2，能将机器学习领域的技术应用于实际项目。
3，能将机器学习领域的技术和人工智能的其他技术进行结合，做扩展应用。
学员基础
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，对机器学习有一定的兴趣。
培训内容
第一讲 机器学习简介
1.1 什么是机器学习
1.2 为什么要机器学习
1.3 怎样来进行机器学习
1.4 机器学习的现实案例举例
第二讲 朴素贝叶斯决策
2.1为什么要引入朴素贝叶斯决策
2.2 如何进行朴素贝叶斯决策
2.3 朴素贝叶斯在文本识别中的应用案例
第三讲 线性分类器
3.1 线性分类器是什么
3.2 Fisher线性判别的动机
3.3 Fisher线性判别的内涵是什么
3.4 Fisher线性判别在人脸检测中的应用案例
第四讲 人工神经网络
4.1 人工神经网络的设计动机是什么
4.2 单个神经元的功能
4.3人工神经网络的优化以及误差逆传播（BP）算法
4.4人工神经网络中需要注意的问题
4.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例
第五讲 最优分类面和支持向量机（SVM）
5.1 什么是最优分类面
5.2 SVM的本质是什么
5.3 SVM线性不可分时怎么办
5.4 SVM中核函数如何选择
5.5 SVM在车牌识别中的应用案例
第六讲 近邻法
6.1 近邻法的思想是什么
6.2 近邻法的缺点以及改进方案
6.3 近邻法中的过学习问题及解决方案
6.4 近邻法在相亲网站中的应用案例
第七讲 决策树
7.1 什么是非数值特征
7.2 为什么要引入决策树
7.3 如何设计决策树
7.4 如何构造随机森林
7.5 决策树在医疗系统中的应用案例
第八讲 Boosting
8.1 什么是Boosting算法
8.2 为什么要Boosting
8.3 如何Boosting
8.4 介绍Boosting算法典型代表Adaboost
8.5 Adaboost在人脸检测中的应用案例
第九讲 非监督学习方法
9.1 什么是非监督学习？
9.2 单峰子集法
9.3 C均值方法
9.4 模糊C均值方法和改进的模糊C均值方法
9.5 非监督学习方法在石油勘探中的应用案例
师资
由业界知名机器学习专家亲自授课：
司老师 清华大学博士，机器学习方面专家，在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军，在机器学习和模式识别领域顶级期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文，拥有5个中国专利和1个美国专利，是人工智能、机器学习、深度学习和图像处理和识别领域的实战派专家。
【讲师介绍】
▓▓▓▓▓▓▓▓▓ 培 训 回 执 表 （此表复制有效）▓▓▓▓▓▓▓▓
传真至：020-62355807
我单位共＿＿＿ 人报名参加 2018-06-07至2018-06-08 在 北京 举办的 关于举办“人工智能核心-机器学习”培训的通知
单位名称：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
培训联系人：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系传真：＿＿＿＿＿＿＿＿
移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 电子邮箱：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
参加人数：＿＿＿＿ 人 费用总计：＿＿＿＿＿＿ 元
参 会 人：＿＿＿＿＿＿＿＿ 所任职务：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿
参 会 人：＿＿＿＿＿＿＿＿ 所任职务：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿
参 会 人：＿＿＿＿＿＿＿＿ 所任职务：＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 移动电话：＿＿＿＿＿＿＿＿＿
══════════════════════════════════════════
广州电话：（020）39971893、62355796 传真号码：（020）62355807
联 系 人：赵小姐、张先生 报名邮箱： 317709971@QQ.COM
参会方式：请您把培训回执表填写好回传，课前一星期您将会收到传真函，包括培训注意事项及详细安排