• 2021/4/24至2021/4/28 成都

• 2021/6/25至2021/6/29 上海

• 2021/10/1至2021/10/5 北京

培訓收益

課程中通過細致講解，使學員掌握該技術的本質。具體收益包括：

1.回歸算法理論與實戰(zhàn)；

2.決策樹算法理論與實戰(zhàn)；

3.集成學習算法理論與實戰(zhàn)；

4.KNN算法和決策樹算法理論與實戰(zhàn)；

5.聚類算法理論與實戰(zhàn)；

6.神經網絡算法；

7.Tensorflow；

8.生成式對抗網絡GANs。

培訓特色

本次培訓從實戰(zhàn)的角度對深度學習技術進行了全面的剖析，并結合實際案例分析和探討深度學習的應用場景，給深度學習相關從業(yè)人員以指導和啟迪。

課程大綱

第一天上午機器學習簡介

回歸算法理論與實戰(zhàn)：

1.一元線性回歸

2.代價函數

3.梯度下降法

4.使用梯度下降法實現一元線性回歸

5.標準方程法

6.使用sklearn實現一元線性回歸

7.多元線性回歸

8.使用sklearn實現多元線性回歸

9.特征縮放，交叉驗證法

10.過擬合正則化

11.嶺回歸

12.sklearn實現嶺回歸

13.LASSO回歸

14.sklearn實現LASSO回歸

第一天下午決策樹算法理論與實戰(zhàn)

15.決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹

16.sklearn實現決策樹

17.決策樹-CART算法

18.決策樹應用

集成學習算法理論與實戰(zhàn)

19.Bagging介紹與使用

20.隨機森林介紹與使用

21.Adaboost介紹與使用

22.Stacking和Voting介紹與使用

泰坦尼克號獲救人員預測項目

第二天上午KNN算法和決策樹算法理論與實戰(zhàn)

1.KNN算法介紹

2.python實現knn算法

3.sklearn實現knn算法完成iris數據集分類

聚類算法理論與實戰(zhàn)

4.k-means算法原理

5.k-means算法實現

6.DBSCAN算法原理

7.DBSCAN算法實現

第二天下午神經網絡算法

8.神經網絡基本原理

9.單層感知器程序

10.線性神經網絡

11.激活函數，損失函數和梯度下降法

12.線性神經網絡異或問題

13.BP神經網絡介紹

14.BP算法推導

15.BP神經網絡解決異或問題

16.BP算法完成手寫數字識別

16.sklearn-BP神經網絡解決手寫數字識別

17.GOOGLE神經網絡平臺

特征工程貸款拖欠預測項目

用戶流失預測項目

第三天上午

Tensorflow（一）

1.深度學習框架介紹

2.Tensorflow安裝

3.Tensorlfow基礎知識：圖，變量，fetch，feed

4.Tensorflow線性回歸

5.Tensorflow非線性回歸

6.Mnist數據集合Softmax講解

7.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別

8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用

第三天下午Tensorflow（二）

9.過擬合,正則化,Dropout

10.各種優(yōu)化器Optimizer

11.改進手寫數字識別網絡

12.卷積神經網絡CNN的介紹

13.使用CNN解決手寫數字識別

14.長短時記憶網絡LSTM介紹

15.LSTM的使用

16.模型保存與載入

第四天上午圖像識別項目

1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3

2.使用Inception-v3做圖像識別

圖像識別項目

3.訓練自己的圖像識別模型

驗證碼識別項目

4.多任務學習介紹

5.生存驗證碼圖片

6.構建驗證碼識別模型

第四天下午文本分類項目

7.文本分類任務介紹

8.word2vec介紹

9.使用CNN完成文本分類

10.使用LSTM完成文本分類

生成式對抗網絡GANs

11.GANs介紹

12.使用tensorflow完成GANs

業(yè)內經驗交流

授課專家

覃老師上海大學物理學碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術總監(jiān)。機器學習，深度學習領域多年一線開發(fā)研究經驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關的人工智能實際項目，研發(fā)經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗，講課通熟易懂，代碼風格簡潔清晰。

楊老師計算機博士，目前就職于中科院某研究所，長期從事深度學習與機器學習研究工作，在NLP與CV領域有很深造詣，主持多項科技專項，并帶領團隊深入一線研發(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智能對話系統(tǒng)及XXX森林防火無人機跟拍系統(tǒng)等。申請發(fā)明專利2項、部級科技進步二等獎一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的國際會議發(fā)表多篇文章。

趙老師計算機博士，目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數據分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBMSharedUniversityResearch以及多項企業(yè)合作課題等項目。已在《管理科學學報》、《系統(tǒng)工程學報》、KnowledgeandInformationSystems,InformationProcessing&Management，InformationSystemsFrontiers等國內外刊物和學術會議發(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》、《客戶智能》、《商務智能（第四版）》、《商務智能數據分析的管理視角（第三版）》、《數據挖掘實用案例集》等多部。