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2019机器学习与深度学习算法及应用实战(11月北京班)

2019机器学习与深度学习算法及应用实战(11月北京班)

2019-11-23 08:00 至 2019-11-24 18:00

北京  

麦思博(北京)软件技术有限公司(msup)   

报名截止

推荐会议:2024中国医药医疗CIO年会

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

-会议内容-

课程简介

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。

目标收益

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。

-主办方介绍-

 麦思博(北京)软件技术有限公司(msup) 麦思博(北京)软件技术有限公司(msup)

麦思博(msup)有限公司发源美国西雅图,2007年创办,是一家面向技术型组织的培训咨询机构,服务于技术团队的技能提升、软件工程的实际应用和产品品质的创新与超越。强调人员、技术、流程和管理的有机结合,注重角色岗位的技能提升与职业发展,以及技术团队复合管理与协作。每年超过1000家企业续单参与msup旗下公开课、工作坊、案例研究、国际游学等培训项目。

课程大纲

第一节:Python机器学习与TensorFlow

numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
scikit-learn的介绍和典型使用
多元线性回归
Logistics回归与Softmax回归
决策树和随机森林
SVM
多种聚类的原理和调参
TensorFlow典型应用
典型图像处理
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:

股票交易数据的 (指数)移动平均线与预测
无人机图像的风机叶片缺陷检测和识别系统
环保检测数据异常检测和分析
股票数据分析
社会学人群收入预测
葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
泰坦尼克乘客存活率估计

第二节: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
经典AlexNet、VGG、GoogleLeNet
Inception
ResNet、DenseNet
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:

搭建自己的卷积神经网络
基于CNN的图像识别
卷积神经网络调参经验分享

代码和案例实践:

迁移学习(Transfer Learning)
人脸检测
OCR字体定位和识别
睿客识云
气象识别

第三节:循环神经网络RNN

RNN基本原理
LSTM、GRU
Attention
编码器与解码器结构
言特征提取: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
循环神经网络调参经验分享

第四节:生成对抗网络GAN与增强学习RL

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
InfoGan
Wasserstein GAN
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

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
飞翔的小鸟游戏
基于增强学习的游戏学习
DQN的实现

邹老师

中科智视首席研究员

中科智视首席研究员、天津大学创业导师、中国医药教育协会老年健康分会学术委员,《聊城大学学报》中青年编委;创立的睿客邦与多所高校合作建立了Al实训实习基地,完成和在研30多个人工智能工业项目,广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域,致力于人工智能新技术的实践和应用。

-会议门票-

会务费:5800元/人,含参会费,住宿交通自理。

会议标签:

机器学习 深度学习 深度学习培训

温馨提示
酒店与住宿: 异地参会客户请注意,为防止会议临时变动,建议您先与活动家客服确认参会信息,再安排出行与住宿事宜。
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。

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