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機器學習與深度學習算法及應用培訓
 
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       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
開課地址:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領館區1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班):2020年3月16日
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 

第一節:Python機器學習與TensorFlow numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用
scikit-learn的介紹和典型使用
多元線性回歸
Logistics回歸與Softmax回歸
決策樹和隨機森林
SVM
多種聚類的原理和調參
TensorFlow典型應用
典型圖像處理
多項式擬合
快速傅里葉變換FFT
奇異值分解SVD
Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡
代碼和案例實踐: 股票交易數據的 (指數)移動平均線與預測
無人機圖像的風機葉片缺陷檢測和識別系統
環保檢測數據異常檢測和分析
股票數據分析
社會學人群收入預測
葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類
泰坦尼克乘客存活率估計
第二節:卷積神經網絡CNN 神經網絡結構,濾波器,卷積
池化,激活函數,反向傳播
目標分類與識別、目標檢測與追蹤
經典AlexNet、VGG、GoogleLeNet
Inception
ResNet、DenseNet
視頻關鍵幀處理
物體檢測與定位
RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN
YOLO
FaceNet
代碼和案例實踐: 搭建自己的卷積神經網絡
基于CNN的圖像識別
卷積神經網絡調參經驗分享
代碼和案例實踐: 遷移學習(Transfer Learning)
人臉檢測
OCR字體定位和識別
睿客識云
氣象識別
第三節:循環神經網絡RNN RNN基本原理
LSTM、GRU
Attention
編碼器與解碼器結構
言特征提取:word2vec
Seq2seq模型
代碼和案例實踐: 看圖說話
視頻理解
藏頭詩生成
問答對話系統
循環神經網絡調參經驗分享
第四節:生成對抗網絡GAN與增強學習RL 生成模型:貝葉斯、HMM到深度生成模型
GAN對抗生成神經網絡
DCGAN
Conditional GAN
InfoGan
Wasserstein GAN
馬爾科夫決策過程
貝爾曼方程、最優策略
策略迭代、值迭代
Q Learning
SarsaLamda
DQN
A3C
代碼和案例實踐: 圖片生成
看圖說話
對抗生成神經網絡調參經驗分享
飛翔的小鳥游戲
基于增強學習的游戲學習
DQN的實現

 
 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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