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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
近开课时间(周末班/连续班/晚班):2020年12月28日(请尽快联系提前报名)
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

以下就是本次机器学习培训的内容:

  课程目标:

  课程对于初学者而言,适合如下目标:

  1)了解机器学习/深度学习的适用场景和基本原理(做不到掌握机器学习技术或者全面了解机器学习技术,只能是了解典型方法)

  2)用两三个典型的实验任务,让学员直观感受到:机器学习能解决什么问题,大概是个什么效果。实验任务均给定代码,学员阅读理解代码、运行任务、调试效果。

  3)对于有编程基础的学员:能够用机器学习工具处理简单NLP任务

  课程大纲:

 

  机器学习的基本原理和典型模型介绍

  1、机器学习简介

  2、线性回归模型和梯度下降法

  3、大熵模型

  4、支持向量机模型

  5、无监督学习常用方法介绍

  6、优化技巧:正则化和降维问题

  实验

  1、实现梯度下降算法

  2、分别使用线性回归模型、大熵模型解决垃圾邮件分类问题

  3、无监督学习解决文档聚类问题,并从特征降维角度优化效果和速度

  深度学习基本原理和典型模型介绍

  1、人工神经网络基本原理

  2、NNLM和word2vec介绍

  3、CNN原理及应用

  4、RNN原理及应用

  5、Gans原理及应用

  实验

  1、教师提供语料,学员使用word2vec训练词向量,并使用词向量完成词语相似度计算任务,观察效果

  2、安装tensorflow,并运行指定的样例任务,修改关键参数,观察效果变化

  3、使用tensorflow实现一个简单的CNN网络,在同样的样例上观察效果



 



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