机器学习与深度学习算法及应用实战
主办单位：中培网 中培管理咨询
时间地点：2019-11-23至2019-11-24 在 北京
学员对象：对此课程感兴趣的成员
费 用： 5800元
【培训对象】
对此课程感兴趣的成员
【课程收益】
【课程大纲】
课程简介
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。讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践，梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架，从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题；每次课中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。
目标收益
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。
课程大纲
第一节：Python机器学习与TensorFlow
numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
scikit-learn的介绍和典型使用
多元线性回归
Logistics回归与Softmax回归
决策树和随机森林
SVM
多种聚类的原理和调参
TensorFlow典型应用
典型图像处理
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：
股票交易数据的 (指数)移动平均线与预测
无人机图像的风机叶片缺陷检测和识别系统
环保检测数据异常检测和分析
股票数据分析
社会学人群收入预测
葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
泰坦尼克乘客存活率估计
第二节：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
经典AlexNet、VGG、GoogleLeNet
Inception
ResNet、DenseNet
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：
搭建自己的卷积神经网络
基于CNN的图像识别
卷积神经网络调参经验分享
代码和案例实践：
迁移学习（Transfer Learning）
人脸检测
OCR字体定位和识别
睿客识云
气象识别
第三节：循环神经网络RNN RNN基本原理
LSTM、GRU
Attention
编码器与解码器结构
言特征提取：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
循环神经网络调参经验分享
第四节：生成对抗网络GAN与增强学习RL
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
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
A3C
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
飞翔的小鸟游戏
基于增强学习的游戏学习
DQN的实现
讲师介绍
邹老师
中科智视首席研究员、天津大学创业导师、中国医药教育协会老年健康分会学术委员，《聊城大学学报》中青年编委；创立的睿客邦与多所高校合作建立了AI实训实习基地，完成和在研30多个人工智能工业项目，广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域，致力于人工智能新技术的实践和应用。
【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 2019-11-23至2019-11-24 在 北京 举办的 机器学习与深度学习算法及应用实战
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