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              首页 > 培训课程 > IT/技术培训 > Python+机器学习与深度学习实战 深圳12月培训班 更新时间:2020-11-25T16:37:00

              Python+机器学习与深度学习实战 深圳12月培训班
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              Python+机器学习与深度学习实战 深圳12月培训班 已截止报名

              课程时间: 2020-11-25 09:00至 2020-11-25 18:00结束

              课程地点: 深圳  详细地址会前通知   周边酒店预订

              主办单位: 北京中培伟业管理咨询有限公司

              行业热销热门关注看了又看 换一换

                    会议介绍

                    会议内容 主办方介绍


                    Python+机器学习与深度学习实战 深圳12月培训班

                    Python+机器学习与深度学习实战 深圳12月培训班宣传图

                    Python+机器学习深度学习实战

                    培训班

                    培训地点

                    深圳

                    培训时间

                    12月

                    17-19

                    • 培训收益?

                    课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:

                    1.?回归算法理论与实战;

                    2.?决策树算法理论与实战;

                    3.?集成学习算法理论与实战;

                    4.?KNN算法和决策树算法理论与实战;

                    5.?聚类算法理论与实战;

                    6.?神经网络算法;

                    7.Tensorflow;

                    8.?生成式对抗网络GANs。

                    • 培训特色

                    本次培训从实战的角度对深度学习技术进行了全面的剖析,并结合实际案例分析和探讨深度学习的应用场景,给深度学习相关从业人员以指导和启迪。

                    查看更多

                    北京中培伟业管理咨询有限公司 北京中培伟业管理咨询有限公司

                    北京中培伟业管理咨询有限公司(以下简称“中培”)成立于2006年,其主营业务面向大中型企业的IT规划咨询业务和面向高端IT人才的培训类业务,其中咨询业务涉及大型集团化企业的IT战略规划、IT架构规划、IT综合管控等领域,培训业务涉及线上线下各种高级IT技术和管理类课程体系。借助于其优质的专家资源池和互联网平台,中培已经为众多的世界500强企业、国有大中型集团化企业、国际知名互联网企业提供过高质量的信息化战略规划、组织架构规划、科技人才管理、信息技术架构规划、信息系统开发和运维管理、信息化能力评测的相关培训与咨询服务。

                    会议日程 (最终日程以会议现场为准)


                    • 日程安排

                    日程

                    培训???/strong>

                    培训内容

                    第一天

                    上午

                    机器学习简介

                    ??1.一元线性回归

                    ??2.代价函数

                    ??3.使用梯度下降法实现一元线性回归

                    ??4.标准方程法

                    ??5.使用sklearn实现一元线性回归

                    ??6.使用sklearn实现多元线性回归

                    ??7.使用sklearn实现岭回归

                    ??8.使用sklearn实现LASSO回归

                    第一天

                    下午

                    决策树与集成学习

                    理论与实战

                    ??1.sklearn实现决策树

                    ?2.决策树-CART算法

                    ?3.决策树应用

                    ?4.随机深林

                    KNN与聚类

                    理论与实战

                    5.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类

                    6.k-means算法

                    7.DBSCAN算法

                    第二天

                    上午

                    神经网络算法

                    1.神经网络基本原理

                    ??2.单层感知机

                    ??3.线性神经网络

                    ??4.激活函数,损失函数和梯度下降法

                    ??5.线性神经网络异或问题

                    ??6.BP神经网络介绍

                    ??7.BP算法推导

                    ??8.BP神经网络解决异或问题

                    ??9.BP算法完成手写数字识别

                    ??10.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别

                    11.GOOGLE神经网络平台

                    第二天

                    下午

                    Tensorflow2.0

                    ??1.深度学习框架介绍

                    ??2.Tensorflow安装

                    ??3.Tensorlfow基础知识

                    ??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

                    ??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

                    第三天

                    上午

                    ?

                    图像识别项目

                    1.介绍Google图像识别模型Inception-v3

                    ???2.使用Inception-v3做图像识别

                    图像识别项目

                    ???3.训练自己的图像识别模型

                    验证码识别项目

                    ???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

                    三天

                    下午

                    Kease?最佳实践

                    1.安装和配置Keras,API

                    2.回调函数与自定义训练过程

                    3.深度神经网络DCNN实现

                    4.采用深度学习算法识别CIFRA-10图片

                    5.调节参数来改善性能

                    查看更多

                    会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)


                    • 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。

                    王老师?计算机博士,深入理解传统的计算机视觉方法与目前主流的深度学习算法,在图像识别、目标检测、图像分割、OCR、人脸识别等方向均进行了丰富的项目实战。熟练使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具备丰富的数据挖掘经验,熟悉大数据下的ETL与模型搭建,曾独立负责美团用户信用分评估、敏感身份挖掘、京东金融APP多个??橥萍鏊惴ù罱ǖ认钅?。

                    刘老师??西安邮电学院计算机科学与技术本科专业拥有着10多年软件研发经验,5年企业培训经验,对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究,精通J2EE企业级开发技术。Java方向:设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向:Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐,Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。区块链方向:BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

                    查看更多

                    参会指南

                    会议门票


                    • 培训费用

                    培训费7800元/人(含培训费、场地费、考试证书费、资料费、学习期间午餐),食宿可统一安排,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《计算机图像(视觉)处理工程师》证书,?证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

                    查看更多

                    温馨提示
                    酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
                    退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

                    还有若干场即将举行的 Python大会

                    猜你喜欢

                    会议地点

                    部分参会单位

                    主办方没有公开参会单位
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