一、   培訓(xùn)收益

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(lèi)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。

二、   培訓(xùn)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。

三、   日程安排

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(xiàn)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(xiàn)性回歸

  5.標(biāo)準(zhǔn)方程法

  6.使用sklearn實(shí)現(xiàn)一元線(xiàn)性回歸

  7.多元線(xiàn)性回歸

  8.使用sklearn實(shí)現(xiàn)多元線(xiàn)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(lèi)

聚類(lèi)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(xiàn)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(xiàn)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(hù)流失預(yù)測(cè)項(xiàng)目

第三天

上午

Tensorflow2.0（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(xiàn)性回歸

  5.Tensorflow非線(xiàn)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   

Tensorflow2.0（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  

Kease 最佳實(shí)踐  

1.   安裝和配置Keras,API

2.   回調(diào)函數(shù)與自定義訓(xùn)練過(guò)程

3.   深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DCNN實(shí)現(xiàn)

4.   采用深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別CIFRA-10圖片

5.   調(diào)節(jié)參數(shù)來(lái)改善性能

業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流

四、   授課專(zhuān)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(xiàn)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(zhuān)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。

楊老師 計(jì)算機(jī)博士，目前就職于中科院某研究所，長(zhǎng)期從事深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)研究工作，在NLP與CV領(lǐng)域有很深造詣，主持多項(xiàng)科技專(zhuān)項(xiàng)，并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)深入一線(xiàn)研發(fā)并落地，XXX視頻監(jiān)控與分析系統(tǒng)、XXX輿情監(jiān)控系統(tǒng)、XXX智能對(duì)話(huà)系統(tǒng)及 XXX森林防火無(wú)人機(jī)跟拍系統(tǒng)等。申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利2項(xiàng)、部級(jí)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的國(guó)際會(huì)議發(fā)表多篇文章。

趙老師  計(jì)算機(jī)博士，目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數(shù)據(jù)分析等。主持國(guó)家自然科學(xué)基金2項(xiàng)、中國(guó)博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項(xiàng)企業(yè)合作課題等項(xiàng)目。已在《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國(guó)內(nèi)外刊物和學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表論文90多篇，其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶(hù)智能》、《商務(wù)智能（第四版）》、《商務(wù)智能 數(shù)據(jù)分析的管理視角（第三版）》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱冒咐�集》等多部�?/p>

五、   培訓(xùn)費(fèi)用

培訓(xùn)費(fèi)7800元/人（含培訓(xùn)費(fèi)、場(chǎng)地費(fèi)、考試證書(shū)費(fèi)、資料費(fèi)、學(xué)習(xí)期間午餐），食宿可統(tǒng)一安排，費(fèi)用自理。請(qǐng)學(xué)員帶身份證復(fù)印件一張。

本課程由中國(guó)信息化培訓(xùn)中心頒發(fā)《計(jì)算機(jī)圖像（視覺(jué)）處理高級(jí)工程師》證書(shū)，證書(shū)查詢(xún)網(wǎng)址：www.zpedu.org; 證書(shū)可作為專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級(jí)和晉升職務(wù)的重要依據(jù)。