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推荐会议：2024中国医药医疗CIO年会
发票类型：增值税专用发票 增值税普通发票
参会凭证：邮件/短信发送参会通知 现场凭电话姓名参会
国际商业机器（中国）投资有限公司
一、参加对象
各高等院校大数据相关学科、计算机、软件、信息管理、统计、电子商务、金融、工商管理、数理统计专业等科研、教学带头人，骨干教师、博士生、硕士生，各行业机器学习与深度学习技术的爱好者。
二、时间地点
2019年8月2-7日 北 京 （8月1日报道）
三、课程目标与特点
目标：
通过课程学习，可以理解机器学习的思维方式和关键技术；了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用；能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码，初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。
特点：
1、课程强调动手操作；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为辅。讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践，梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架，从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题；每次课中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。
2、课程重视代码实践，使用金融、气象、农业、交通、安防等工业界实际数据（数据已脱敏）进行机器学习模型的落地应用,
3、重视机器学习和深度学习的原理与实操；重视算法模型的同时，更强调实际问题中应该如何模型选择、特征选择和调参。
4、全栈式的数据科学及大数据人才培养体系，额外提供400G、90课时的python高级编程、机器学习、数据挖掘、可视化、网络爬虫与文本挖掘最新教学视频、课件PPT及教学案例，授课讲师通过微信交流平台提供技术咨询，协助学员开展教学科研工作。
四、颁发证书：
可以获得：工业和信息化部颁发的职业技能培训证书。该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。注：请学员带2寸彩照1张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。（考试及证书费用可选500元/人）
北京中科软培科技有限公司
中科软培主要从事IT方向的前沿技术培训，本着为用户创造真正价值，围绕以用户为中心的价值观不断探索，在机器学习，深度学习，大数据、R语言、虚拟现实、增强现实等领域形成了完善的课程体系。学以致用，全部课程均已实战为主，采用理论与实战相结合的方式，实用的课程设计、精心施教的专家团队、严格的教学把关、细心周到的后期咨询，赢得众多客户的好评。
培训内容：
第 一 节 | Python与TensorFlow | 解释器Python2.7/3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 列表/元组/字典/类/文件 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 scikit-learn的介绍和典型使用 TensorFlow典型应用 典型图像处理 多种数学曲线 多项式拟合 快速傅里叶变换FFT 奇异值分解SVD Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络 | 代码和案例实践： 卷积与(指数)移动平均线 股票数据分析 缺失数据的处理 环境数据异常检测和分析 |
第 二 节 | 回归分析 | 线性回归 Logistic/Softmax回归 广义线性回归 L1/L2正则化 Ridge与LASSO Elastic Net 梯度下降算法：BGD与SGD 特征选择与过拟合 Softmax回归的概念源头 最大熵模型 K-L散度 | 代码和案例实践： 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类 9.TensorFlow实现线性回归 10.TensorFlow实现Logistic回归 |
第 三 节 | 决策树和随机森林 | 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 最大似然估计与最大熵模型 ID3、C4.5、CART详解 决策树的正则化 预剪枝和后剪枝 Bagging 随机森林 不平衡数据集的处理 利用随机森林做特征选择 使用随机森林计算样本相似度 异常值检测 | 代码和案例实践： 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 6.泰坦尼克乘客存活率估计 |
第 四 节 | SVM | 线性可分支持向量机 软间隔 损失函数的理解 核函数的原理和选择 SMO算法 支持向量回归SVR 多分类SVM | 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 4.葡萄酒数据分类 5.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较 |
第 五 节 | 卷积神经网络CNN | 神经网络结构，滤波器，卷积 池化，激活函数，反向传播 目标分类与识别、目标检测与追踪 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet Inception-V3/V4 ResNet、DenseNet | 代码和案例实践： 数字图片分类 卷积核与特征提取 以图搜图 人证合一 卷积神经网络调参经验分享 |
第 六 节 | 图像视频的定位与识别 | 视频关键帧处理 物体检测与定位 RCNN Fast-RCNN、Faster-RCNN MaskRCNN、YOLO FaceNet | 代码和案例实践： 迁移学习 人脸检测 OCR字体定位和识别 睿客识云 气象识别 |
第 七 节 | 基于skimage/OpenCV的图像处理 | kimage来源、简介与安装 将视频转换为图像序列 图像可视化与几何作图 HSV、RGB与图像颜色空间的转换 图像增强与(局部)直方图均衡化 给予边缘区域的图像分割 gamma矫正和对数矫正 亮度区域检测与前景提取 图像边缘检测/特征提取与图像算子 | 代码和案例实践： 不同算子下的图像卷积 图像边缘检测与提取 前景分割与图像融合 regional maxima检测与应用 |
第 八 节 | 图像与视频处理 | Gabor/Laplace/Prewitt/Roberts Scharr/Sobel/Niblack/Wiener 图像形态学：开/闭/凸包/膨胀/腐蚀 双边滤波器/小波降噪/wiener滤波 角点检：Harris，Shi-Tomasi SIFT、SURF算法 视频分析：Meanshift 和 Camshift 算法 | 代码和案例实践： HAAR/HOG/LBP等特征应用 视频前景背景分析与异物检测 图像形态学与海报生成的应用 光流跟踪与车辆跟踪 |
第 九 节 | 循环神经网络RNN | RNN基本原理 LSTM、GRU Attention CNN+LSTM模型 Bi-LSTM双向循环神经网络结构 编码器与解码器结构 特征提取：word2vec Seq2seq模型 | 代码和案例实践： 看图说话 视频理解 藏头诗生成 问答对话系统 OCR 循环神经网络调参经验分享 |
第 十 节 | 自然语言处理 | 语言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram 词性标注 依存句法分析 语义关系抽取 词向量、文本分类 机器翻译、文本摘要 阅读理解、问答系统 情感分析 A3C、ELF | 代码和案例实践： 输入法设计 HMM分词 文本摘要的生成 智能对话系统和SeqSeq模型 阅读理解的实现与Attention |
第 十 一 节 | 生成对抗网络GAN | 生成与判别 生成模型：贝叶斯、HMM到深度生成模型 GAN对抗生成神经网络 DCGAN、Conditional GAN | 代码和案例实践： 图片生成 看图说话 对抗生成神经网络调参经验分享 |
第 十 二 节 | 强化学习RL | 马尔科夫决策过程 贝尔曼方程、最优策略 策略迭代、值迭代 Q Learning SarsaLamda DQN A3C ELF | 代码和案例实践： OpenAI 飞翔的小鸟游戏 基于增强学习的游戏学习 DQN的实现 |
第十三节 --- 交流研讨与培训考核（8月7日） | |||
注: 学员自带笔记本电脑，跟随老师示范过程操作练习，讲师可根据学员基础对大纲进行适度调整，欢迎及时反馈相关建议。
主讲专家：
邹博，原中国科学院副研究员，天识科技公司首席科学家，诺辉投资公司人工智能总监，中科航天创新技术研究院副院长，多家知名公司担任技术顾问，机器学习与深度学习在线教育领域知名讲师，主讲机器与深度学习、BAT面试算法等多项课程，至今已培训逾万名学员（含高校教师四千余名），受邀到多家高校开展机器学习与数据挖掘技术专题培训。
| 票种名称 | 价格 | 原价 | 票价说明 |
| 早鸟票 | ¥4580 | ¥4980 | 含上课期间专家授课费、教材资料、场地费等，食宿统一安排费用自理 |
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