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機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

 
  班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
      每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人,互動(dòng)授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點(diǎn)
上部份地點(diǎn):【上?!客瑵?jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道)【沈陽(yáng)分部】:沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開(kāi)間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
  實(shí)驗(yàn)設(shè)備
    ◆小班教學(xué),教學(xué)效果好
       
       ☆注重質(zhì)量☆邊講邊練

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  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過(guò)程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng);
       2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū),提升職業(yè)資質(zhì)。專(zhuān)注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽(yù),端海的證書(shū)受到廣泛認(rèn)可。

部份程大綱
 
  • 第一部份
    1、【2】 第二模塊:機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法(一)
    1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念。 2.決策樹(shù)。 3.最鄰近規(guī)則分類(lèi)KNN算法。 4.線性回歸和非線性回歸。 5.Kmeans算法。 6.SVM算法。 7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
    2、【1】 第一模塊:Python必備庫(kù)快速入門(mén)
    1.人工智能應(yīng)用發(fā)展簡(jiǎn)介。 2.python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。 3.科學(xué)計(jì)算包numpy學(xué)習(xí)。 4.繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)。
    第二部份
    1、【1】 第二模塊:機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法(二)
    1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理。 2.單層感知器程序。 3.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 4.激活函數(shù),損失函數(shù)和梯度下降法。 5.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹。 6.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問(wèn)題。 7.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別。 8.BP網(wǎng)絡(luò)論文講解。 9.介紹GOOGLE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演示平臺(tái)。
    2、【2】 第三模塊:機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)
    1.Tensorflow安裝。 2.Tensorlfow基礎(chǔ)知識(shí):圖,變量,fetch,feed。 3.Tensorflow線性回歸。 4.Tensorflow非線性回歸。 5.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解。 6.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別。 7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用。 8.過(guò)擬合,正則化,Dropout。 9.各種優(yōu)化器Optimizer。 10.改進(jìn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。 11.Tensorboard的使用。
    第三部份
    1、【2】 第五模塊:項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(一)
    圖像識(shí)別項(xiàng)目: 1.從頭開(kāi)始訓(xùn)練圖像識(shí)別模型。 驗(yàn)證碼識(shí)別項(xiàng)目: 2.生成驗(yàn)證碼。 3.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹。 4.使用圖像識(shí)別方法完成驗(yàn)證碼識(shí)別。 5.驗(yàn)證碼識(shí)別效果測(cè)試。 6.使用多任務(wù)學(xué)習(xí)完成驗(yàn)證碼識(shí)別。 7.驗(yàn)證碼識(shí)別效果測(cè)試。 語(yǔ)音分類(lèi)項(xiàng)目: 8.語(yǔ)音信號(hào)處理。 9.使用LSTM完成語(yǔ)音分類(lèi)。
    2、【1】 第四模塊:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)別
    1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的介紹。 2.使用CNN解決手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別。 3.深度殘差網(wǎng)絡(luò)講解。 4.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹。 5.LSTM的使用。 6.介紹Google圖像識(shí)別模型Inception-v3。 7.使用Inception-v3做圖像識(shí)別。 8.Retrain圖像識(shí)別模型。
    第四部份
    1、【1】 第五模塊:項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(二)
    文本分類(lèi)項(xiàng)目: 1.nlp任務(wù)介紹。 2.word2vec介紹。 3.word2vec實(shí)現(xiàn)。 4.CNN實(shí)現(xiàn)文本分類(lèi)。 5.LSTM實(shí)現(xiàn)文本分類(lèi)。 6.seq2seq模型介紹。
    2、【2】 第六模塊:人臉識(shí)別技術(shù)
    1.人臉識(shí)別介紹。 2.生成式模型介紹。

 

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