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Python+人工智能高级实战

【时间地点】 2018年12月13-17日 深圳
【培训讲师】 多名讲师
【参加对象】 不限
【参加费用】 ¥9800元/人 (含培训费、资料费、学习期间的午餐),食宿统一安排,费用自理。请学员带身份证复印件一张。本课程由中国信息化培训中心颁发《人工智能高级工程师》证书
【会务组织】 森涛培训网(www.stpxw.com).广州三策企业管理咨询有限公司
【咨询电话】 020-34071250;020-34071978(提前报名可享受更多优惠)
【联 系 人】 庞先生,邓小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在线 QQ 】 568499978 培训课纲 课纲下载
【温馨提示】 本课程可引进到企业内部培训,欢迎来电预约!
培训关键词:Python培训,人工智能培训

Python+人工智能高级实战(多名讲师)课程介绍:

一、培训收益
通过此次课程培训,可使学习者获得如下收益:
1.掌握Python基础语言风格与常用库使用方法;
2.理解并掌握经典算法原理;
3.理解机器学习算法工作原理与应用场景;
4.掌握Scikit-Learn库的建模与评估;
5.掌握神经网络基础知识;
6.掌握卷积神经网络及应用技巧与细节分析;
7.通过大量实际案例使学员真正掌握Caffe与Tensorflow框架在工作中的用法。

二、培训特色
1.机器学习+深度学习面面俱到,算法与实践相结合;
2.录播课程随到随学,直播答疑后顾无忧;
3.提供所有数据与代码,轻松复现;
4.风格通俗易懂,适合快速上手。

三、日程安排

第一天 上午
第一模块:Python必备库快速入门

1.人工智能应用发展简介。
2.python基础学习。
3.科学计算包numpy学习。
4.绘图工具包matplotlib学习。

第一天下午
第二模块:机器学习经典算法(一)

1.机器学习基础概念。
2.决策树。
3.最邻近规则分类KNN算法。
4.线性回归和非线性回归。
5.Kmeans算法。
6.SVM算法。
7.神经网络。

第二天上午
第二模块:机器学习经典算法(二)

1.神经网络基本原理。
2.单层感知器程序。
3.线性神经网络。
4.激活函数,损失函数和梯度下降法。
5.BP神经网络介绍。
6.BP神经网络解决异或问题。
7.BP神经网络解决手写数字识别。
8.BP网络论文讲解。
9.介绍GOOGLE神经网络演示平台。

第二天 下午
第三模块:机器学习案例实战

1.Tensorflow安装。
2.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed。
3.Tensorflow线性回归。
4.Tensorflow非线性回归。
5.Mnist数据集合Softmax讲解。
6.使用BP神经网络搭建手写数字识别。
7.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用。
8.过拟合,正则化,Dropout。
9.各种优化器Optimizer。
10.改进手写数字识别网络。
11.Tensorboard的使用。

第三天 上午
第四模块:卷积神经网络与图像识别

1.卷积神经网络CNN的介绍。
2.使用CNN解决手写数字识别。
3.深度残差网络讲解。
4.长短时记忆网络LSTM介绍。
5.LSTM的使用。
6.介绍Google图像识别模型Inception-v3。
7.使用Inception-v3做图像识别。
8.Retrain图像识别模型。

第三天 下午
第五模块:项目实战(一)

图像识别项目:
1.从头开始训练图像识别模型。
验证码识别项目:
2.生成验证码。
3.多任务学习介绍。
4.使用图像识别方法完成验证码识别。
5.验证码识别效果测试。
6.使用多任务学习完成验证码识别。
7.验证码识别效果测试。
语音分类项目:
8.语音信号处理。
9.使用LSTM完成语音分类。

第四天上午
第五模块:项目实战(二)

文本分类项目:
1.nlp任务介绍。
2.word2vec介绍。
3.word2vec实现。 
4.CNN实现文本分类。
5.LSTM实现文本分类。
6.seq2seq模型介绍。

第四天下午
第六模块:人脸识别技术

1.人脸识别介绍。
2.生成式模型介绍。

第五天 学员自由交流

四、授课专家
覃老师
  上海大学物理学硕士,创业公司合伙人,技术总监。机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度学习框架完成过多项图像,语音,nlp,搜索相关的人工智能实际项目,研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。

唐老师  计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。


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