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課程目錄: 人工智能:機器學(xué)習和深度學(xué)習+機器學(xué)習和深度學(xué)習之實戰(zhàn)進階培訓(xùn)
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課程大綱:

       人工智能:機器學(xué)習和深度學(xué)習+機器學(xué)習和深度學(xué)習之實戰(zhàn)進階培訓(xùn)

 

 

 

第一講人工智能簡介
1.1什么是人工智能
1.2為什么要人工智能
1.3人工智能的發(fā)展簡史
1.4人工智能的現(xiàn)實案例舉例

第二講優(yōu)分類面和支持向量機
2.1什么是優(yōu)分類面
2.2支持向量機的本質(zhì)是什么
2.3支持向量機在線性不可分時怎么辦
2.4支持向量機中核函數(shù)如何選擇
2.5支持向量機在車牌識別中的應(yīng)用案例

第三講決策樹
31什么是非數(shù)值特征
3.2為什么要引入決策樹
3.3如何設(shè)計決策樹
3.4如何構(gòu)造隨機森林
3.5決策樹在醫(yī)療系統(tǒng)中的應(yīng)用案例

第四講深度學(xué)習之始:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計動機是什么
4.2單個神經(jīng)元的功能
4.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化以及誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P)算法
4.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中需要注意的問題
4.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別、流量預(yù)測中的應(yīng)用案例

第五講深度學(xué)習中的技巧和注意事項
5.1深度學(xué)習中過學(xué)習問題的處理
5.2如何選擇損失函數(shù)
5.3如何并行化
5.4如何解決深度學(xué)習中梯度消失問題
5.5如何選擇激勵函數(shù)
5.6權(quán)值衰減、Dropout以及新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

第六講卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1卷積以及卷積網(wǎng)絡(luò)的概念
6.2為什么在使用卷積網(wǎng)絡(luò)
6.3卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計
6.4卷積網(wǎng)絡(luò)在圍棋中的應(yīng)用
6.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用案例

第七講循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1為什么要使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.21-of-N編碼
7.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹
7.4長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
7.5長短期記憶網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用案例

第八講人工智能未來展望
8.1監(jiān)督學(xué)習中的新應(yīng)用
8.2強制學(xué)習中的新應(yīng)用
8.3非監(jiān)督學(xué)習中的新應(yīng)用
8.4DeepMind介紹

第九講使用支持向量機進行車牌識別
第十講使用深度學(xué)習進行手寫體識別、人臉識別以及自然語言處理

第十一講機器學(xué)習項目進階加深:實現(xiàn)與改進
1,支持向量機實現(xiàn)車牌識別:案例實現(xiàn)與分析改進
車牌數(shù)據(jù)預(yù)處理以及要注意的問題
特征提取及特征選擇
單特征識別模型搭建
特征融合實現(xiàn)、改進及注意的問題
實現(xiàn)車牌識別全流程自動化的關(guān)鍵改進
2,決策樹實現(xiàn)銀行客戶貸款風險預(yù)測:案例實現(xiàn)與分析改進
決策樹的模型搭建
如何選擇決策樹的分裂屬性以及深層次思考
如何根據(jù)測試結(jié)果進行決策樹的優(yōu)化
決策樹中的剪枝實現(xiàn)
隨機森林的實現(xiàn)及注意事項
3,討論互動:學(xué)員提出問題并進行相互討論
4,案例總結(jié):萃取案例中的經(jīng)驗并進行推廣應(yīng)用

第十二講深度學(xué)習項目進階加深:實現(xiàn)與改進
1,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)人臉識別:案例實現(xiàn)與分析改進
網(wǎng)絡(luò)搭建
如何根據(jù)結(jié)果進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整(逐步講解與分析)
如何根據(jù)結(jié)果進行參數(shù)調(diào)整(逐步講解與分析)
終的參數(shù)如何確定(不在是混亂嘗試,而是深層次理解參數(shù)的含義)
2,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)手寫體識別:案例實現(xiàn)與分析改進
網(wǎng)絡(luò)搭建(注意與人臉識別案例的對比)
如何根據(jù)結(jié)果進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整(注意與人臉識別案例的對比)
如何根據(jù)結(jié)果進行參數(shù)調(diào)整(注意與人臉識別案例的對比)
終的參數(shù)如何確定(注意與人臉識別案例的對比)
3,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)客戶評價分類:案例實現(xiàn)與分析改進
網(wǎng)絡(luò)搭建
如何根據(jù)結(jié)果進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整
如何根據(jù)結(jié)果進行參數(shù)調(diào)整
終的參數(shù)如何確定

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