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【交大慧谷培训】人工智能 --机器学习与深度学习特训班

2018年5月19日 9:30 ~ 2018年5月19日 16:30

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    【课程简介】

    人工智能的浪潮正在席卷全球,各种培训课程应运而生,但真正能让学员系统、全面掌握知识点,并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法(决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN、RNN、GAN等),以及人工智能领域当前的热点。通过6天的系统学习、案例讲解和动手实践,让学员能初步迈入机器学习和深度学习的知识殿堂。


    【课程收益】

    • 掌握数据挖掘与机器学习基本知识;

    • 掌握数据挖掘与机器学习进阶知识;

    • 掌握深度学习的理论与实践;

    • 掌握Python开发技能;

    • 掌握深度学习工具:TensorFlow、Keras等;

    • 为学员的后续项目应用提供针对性的建议。

     

    【课程特点】

    本课程力图理论结合实践,强调从零开始,重视动手实践;课程内容以原理讲解为根本,以应用落地为目标。课程通过大量形象的比喻和手算示例来解释复杂的机器学习理论,既能将原理充分讲懂讲透,也避免了繁复而枯燥的公式推导。

     

    【课程对象】

    计算机相关专业本科;或理工科本科,且至少熟悉一门编程语言。 

     

    【主讲专家】

    叶梓,博士、高级工程师。2005年上海交通大学计算机专业博士毕业,主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能等。现为某大型上市软件企业的人工智能团队技术负责人。曾主持设计并搭建上海市卫计委卫生大数据平台、无锡市卫生大数据平台,在大数据、人工智能应用等方面有着丰富的工程实践经验。先后在SCI或EI期刊上发表论文4篇,在中文核心期刊上发表论文近20篇,并被百度学术收录。2011年获中国医院协会科技创新一等奖。


    【学员基础】

    具备初步的IT基础知识


    【培训费用】9800元/人,共6天,5月13日前报名6800元。


    免费预约学员,第一天免费,限额3名。


    【课程大纲】(培训内容可根据客户需求调整)


    时间

    内容

    Day1初识机器学习

    上午

    概述入门

    数据预处理

    机器学习概述(第一天——1)

    数据预处理(第一天——2)

    案例实践:

    1、Python安装

    2、TensorFlow安装

    3、PCA的实验

    4、DFT的实验

    Day1初识机器学习

    下午

    回归与时序分析

    决策树

    回归与时序分析 (第一天——3)

    决策树(第一天——4)

    案例实践:

    1、回归的实验

    2、ARIMA预测实验

    3、决策树的实验

    Day2机器学习中的典型算法

    上午

    聚类

    关联规则

    朴素贝叶斯与KNN

    聚类(第二天——1)

    关联规则(第二天——2)

    朴素贝叶斯与KNN(第二天——3)

    案例实践:

    1、鸢尾花数据的聚类

    2、超市购物篮——关联规则分析

    3、朴素贝叶斯案例:皮马印第安人患糖尿病的风险

    Day2机器学习中的典型算法

    下午

    极大似然估计与EM算法

    性能评价指标

    极大似然估计与EM算法(第二天——4)

    性能评价指标(第二天——5)

    案例实践:

    1、正态分析的参数估计

    2、EM算法应用案例:双正态分布的参数估计

    3、绘制ROC并计算AUC、F1

    4、绘制拟合曲线,计算拟合优度

    Day3神经网络专题

    上午

    BP神经网络

    模拟退火算法与其他神经网络

    BP神经网络  (第三天——1)

    模拟退火算法与其他神经网络 (第三天——2)

    案例实践:

    1、可以手算的神经网络

    2、神经网络模拟一个圆锥曲面

    3、“货郎担”问题(模拟退火算法)

    4、识别破损的字母(Hopfield网络)

    5、聚类的另一种解法(SOM)

    Day3神经网络专题

    下午

    机器学习中的最优化方法

    遗传算法

    机器学习中的最优化方法(第三天——3)

    遗传算法 (第三天——4)

    案例实践:

    1、随机梯度下降的例子

    2、牛顿法求Rosenbrock(香蕉函数)的极值

    3、“同宿舍”问题:遗传算法

    Day4机器学习进阶

    上午

    支持向量机

    隐马尔科夫模型

    支持向量机 (第四天——1)

    隐马尔科夫模型(第四天——2)

    案例实践:

    1、SVM:iris的三个分类

    2、HMM示例:天气与地表积水、罐中的彩球

    3、HMM之前向算法:掷骰子的序列

    4、HMM之Viterbi算法:是否生病了?

    Day4机器学习进阶

    下午

    文本挖掘

    从LSA到LDA

    文本挖掘(第四天——3)

    从LSA到LDA(第四天——3)

    案例实践:

    1、英文文本分析;

    2、中文文本分析:《绝代双骄》

    3、中文语句情感分析

    4、LSA和LDA的比较

    Day5机器学习进阶与深度学习初步

    上午

    利用无标签的样本

    集成学习

    利用无标签的样本(第五天——1)

    集成学习(第五天——2)

    案例实践:

    1、半监督学习:SVM标签扩展;

    2、主动学习:手写数字

    3、bagging、Adaboost、RF、GBDT的例子

    Day5机器学习进阶与深度学习初步

    下午

    强化学习

    深度学习-1

    强化学习(第五天——3)

    深度学习-1(第五天——4)

    案例实践:

    1、强化学习示例:走迷宫

    2、强化学习:谷底的小车

    3、深度学习示例:模式识别

    Day6深度学习

    上午

    深度学习-2

    深度学习-3

    深度学习-2(第六天——1)

    深度学习-3(第六天——2)

    案例实践:

    1、CNN的准备示例

    2、CNN处理MNIST手写数字数据集

    3、RNN准备示例

    4、RNN分析股票趋势

    5、LSTM的准备示例

    Day6深度学习

    下午

    深度学习-4

    深度学习(第六天——3)

    案例实践:

    DQN结合CNN:“flappy bird”


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    • 索索 6年前 0

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    上海慧谷职业技能培训中心

    上海慧谷职业技能培训中心

    上海慧谷职业技能培训中心在上海市人力资源保障局的授权下成立 (以下简称慧谷培训),正规教育局劳动局办学资格单位,连续多年获得徐汇区优秀办学机构荣誉。 实施科教兴市战略,加强自主创新与创业人才的培养,提升创新创业能力,增强市场竞争力和可持续发展的活力,是慧谷培训不断提高的目标和动力。

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