机器学习和深度学习之实战进阶加深培训
机器学习和深度学习之实战进阶加深培训详细内容
机器学习和深度学习之实战进阶加深培训(北京,5月20-21日)
【培训日期】北京,2021年5月20-21日;直播,2021年5月20-21日
【培训地点】北京
【培训对象】架构师、分析师、项目经理、高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师以及未来可能从事人工智能研发的技术人员。
【课程背景】
本课程的目的是在“机器学习和深度学习”知识的基础上,进一步深入学习和研究,从理论和实践两方面提升学员人工智能产品的研发能力。课程由完整的案例加上具体实现驱动,针对每一个专题,首先描述案例场景,然后把知识揉进具体实现过程,通过分析、改进、实现、总结归纳的循环,建立更加深入完整的知识和能力结构。这些知识和能力,对于研发更多领域的人工智能产品来说,具有很高的萃取价值。尽管本课程是一个进阶课程,但只要具备机器学习和深度学习的基本知识,都能在学习这个课程的过程中,获得比较大的收益。
【培训目的】
1、深层次掌握人工智能理论,寻求人工智能研发的突破口,探知核心的秘密。
2、以实践为导向,萃取案例精化,加深理论知识,提高研发能力。
3、把握人工智能的新应用,理解人工智能领域发展趋势。
【课程大纲】
第一专题 机器学习项目进阶加深:实现与改进
1,支持向量机实现车牌识别:案例实现与分析改进
车牌数据预处理以及要注意的问题
特征提取及特征选择
单特征识别模型搭建
特征融合实现、改进及注意的问题
实现车牌识别全流程自动化的关键改进
2,决策树实现银行客户贷款风险预测:案例实现与分析改进
决策树的模型搭建
如何选择决策树的分裂属性以及深层次思考
如何根据测试结果进行决策树的优化
决策树中的剪枝实现
随机森林的实现及注意事项
3,讨论互动:学员提出问题并进行相互讨论
4,案例总结:萃取案例中的经验并进行推广应用
第二专题 深度学习项目进阶加深:实现与改进
1,卷积神经网络实现人脸识别:案例实现与分析改进
网络搭建
如何根据结果进行网络结构调整(逐步讲解与分析)
如何根据结果进行参数调整(逐步讲解与分析)
最终的参数如何确定(不在是混乱尝试,而是深层次理解参数的含义)
2,卷积神经网络实现手写体识别:案例实现与分析改进
网络搭建(注意与人脸识别案例的对比)
如何根据结果进行网络结构调整(注意与人脸识别案例的对比)
如何根据结果进行参数调整(注意与人脸识别案例的对比)
最终的参数如何确定(注意与人脸识别案例的对比)
3,循环神经网络实现客户评价分类:案例实现与分析改进
网络搭建
如何根据结果进行网络结构调整
如何根据结果进行参数调整
最终的参数如何确定
4,讨论互动:学员提出问题并进行相互讨论
5,案例总结:萃取案例中的经验并进行推广应用
【讲师介绍】
司老师,清华大学博士,人工智能方面专家,在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军,在机器学习和模式识别领域顶级期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文,拥有5个中国专利和1个美国专利,是人工智能、深度学习、机器学习和图像处理和模式识别领域的实战派专家。
【费用及报名】
1、费用:培训费线下培训费:5900元/人;线上培训费:4700元/人(含培训费、讲义费);如需食宿,会务组可统一安排,费用自理。
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