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机器学习与深度学习实战培训

 
  班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【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
近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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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。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 第一部份【1】
    1、机器学习简介
    回归算法理论与实战: 1.一元线性回归 2.代价函数 3.梯度下降法 4.使用梯度下降法实现一元线性回归 5.标准方程法 6.使用sklearn实现一元线性回归 7.多元线性回归 8.使用sklearn实现多元线性回归 9.特征缩放,交叉验证法 10.过拟合正则化 11.岭回归 12.sklearn实现岭回归 13.LASSO回归 14.sklearn实现LASSO回归
    第一部份【2】
    1、决策树算法理论与实战 集成学习算法理论与实战
    15.决策树-信息熵,ID3,C4.5算法介绍 16.sklearn实现决策树 17.决策树-CART算法 18.决策树应用 19.Bagging介绍与使用 20.随机森林介绍与使用 21.Adaboost介绍与使用 22.Stacking和Voting介绍与使用
    第二部份【1】
    1、KNN算法和决策树算法理论与实战 聚类算法理论与实战
    1.KNN算法介绍 2.python实现knn算法 3.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类 4.k-means算法原理 5.k-means算法实现 6.DBSCAN算法原理 7.DBSCAN算法实现
    第二部份【2】
    1、神经网络算法
    8.神经网络基本原理 9.单层感知器程序 10.线性神经网络 11.激活函数,损失函数和梯度下降法 12.线性神经网络异或问题 13.BP神经网络介绍 14.BP算法推导 15.BP神经网络解决异或问题 16.BP算法完成手写数字识别 16.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别 17.GOOGLE神经网络平台
    第三部份【1】
    1、Tensorflow(一)
    1.深度学习框架介绍 2.Tensorflow安装 3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed 4.Tensorflow线性回归 5.Tensorflow非线性回归 6.Mnist数据集合Softmax讲解 7.使用BP神经网络搭建手写数字识别 8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
    第三部份【2】
    1、Tensorflow(二)
    9.过拟合,正则化,Dropout 10.各种优化器Optimizer 11.改进手写数字识别网络 12.卷积神经网络CNN的介绍 13.使用CNN解决手写数字识别 14.长短时记忆网络LSTM介绍 15.LSTM的使用 16.模型保存与载入
    第四部份【1】
    1、图像识别项目 图像识别项目 验证码识别项目
    1.介绍Google图像识别模型Inception-v3 2.使用Inception-v3做图像识别 3.训练自己的图像识别模型 4.多任务学习介绍 5.生存验证码图片 6.构建验证码识别模型
    第四部份【2】
    1、文本分类项目 生成式对抗网络GANs
    7.文本分类任务介绍 8.word2vec介绍 9.使用CNN完成文本分类 10.使用LSTM完成文本分类 11.GANs介绍 12.使用tensorflow完成GANs

 

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