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機器學習實戰培訓班

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舉辦時間:
  • 深圳 2019-10-24
機器學習實戰培訓班
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機器學習實戰培訓班課程,旨在幫助從實戰的角度對機器學習理論及應用技術進行了全面的剖析,并探討機器人學習的應用場景;掌握算法和邏輯,PCA技術人臉識別等技術,以及在實際場景中的應用;學習機器的相關的知識和指導人員的啟迪,并完善自己的缺點。
實際場景應用技術案例分析機器學習

機器學習實戰培訓班課程特色與背景

一、 培訓收益
   課程中通過細致講解,使學員掌握該技術的本質。
具體收益包括:
1.掌握回歸算法及在實際場景中的應用;
2.掌握邏輯回歸及在實際場景中的應用;
3.掌握聚類算法及在實際場景中的應用;
4.掌握決策樹算法及在實際場景中的應用;
5.掌握集成學習算法及在實際場景中的應用;
6.掌握KNN算法和決策樹算法及在實際場景中的應用;
7.掌握PCA技術;
8.理解并掌握SVM算法原理和人臉識別技術。
二、 培訓特色
   本次培訓從實戰的角度對機器學習
相關內容導讀“機器學習”
全國高校大數據(Hadoop、spark、Python)師資培訓班  上海 2019/4/20(10天)

大數據(Hadoop、spark、Python)培訓,讓學員掌握常見的機器學習算法,深入講解業界成熟的大數據分析挖掘與BI平臺的實踐應用,掌握主流的基于大數據Hadoop和Spark、R的大數據分析平臺架構和實際應用,掌握基于Hadoop大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統平臺應用,掌握大數據平臺技術架構、大數據分析的基本理論。

Python大數據機器學習實戰  上海 2019/4/26(4天)

Python大數據機器學習實戰培訓,從數學層面推導最經典的機器學習算法,以及每種算法的示例和代碼實現(Python)、如何做算法的參數調試、以實際應用案例分析各種算法的選擇等,強化矩陣運算、概率論、數理統計的知識運用,掌握機器學習根本,提高在實際工作中選擇算法的能力。

理論及應用技術進行了全面的剖析,并結合實際案例分析
相關內容導讀“案例分析”
勞動合同、用工協議、規章制度、員工手冊制定、人力成本分析與風險控制  深圳 2018/12/21(3天)

勞動合同、用工協議、規章制度、員工手冊制定、人力成本分析與風險控制培訓,內容有新形勢下的勞動關系要求,勞動用工管理,低績效員工的依法合規處理,無固定期限勞動合同的處理,工傷保險理論探討和案例分析,勞動爭議的預防和應訴技巧,“三期”女職工管理等,旨在使學員掌握勞動合同、用工協議、規章制度、員工手冊制定、人力成本分析與風險控制技能。

全面項目管理  北京 2018/12/24(3天)

全面項目管理課程培訓,以美國項目管理協會PMI的《項目管理知識體系指南》PMBOK為核心內容,通過大量的實際案例分析和練習,使參加者理解并掌握國際先進的項目管理模式、方法、工具和技能,規范企業的項目管理行為,快速提高企業的項目管理水平。

非財務經理的財務管理  上海 2018/12/29(2天)

非財務經理的財務管理課程通過扎實的理論基礎和詳實的案例分析讓學員對企業的財務運作體系有基本的認識,特別是對財務上的資產負債表、現金流量表、損益表等進行了深入的解讀。同時增強實際工作中與財務部門溝通的能力,學會從財務管理的角度全方面地考慮企業的運作。

最新政策解讀:四部委聯合金三系統稽查下的涉稅新風險點自查與企業納稅籌劃專題培  鄭州 2019/1/12(2天)

最新政策解讀:四部委聯合金三系統稽查下的涉稅新風險點自查與企業納稅籌劃培訓,內容涉及2019年新政理解與應用,增值稅風險自查與案例分析,企業所得稅與個人所得稅風險自查案例,國地稅合并及稅收改革最新動態分析,企業管理者稅收籌劃思維訓練,最新稅收政策運用及籌劃,如何防范稅務風險等,旨在使學員掌握最新政策解讀:四部委聯合金三系統稽查下的涉稅新風險點自查與企業納稅籌劃技能。

和探討機器學習的應用場景,給機器學習相關從業人員以指導和啟迪。

課程大綱

日程
培訓模塊
培訓內容
第一天
上午
機器學習簡介
  回歸算法理論與實戰:
  1.一元線性回歸
  2.代價函數
  3.梯度下降法
  4.使用梯度下降法實現一元線性回歸
  5.標準方程法
  6.使用sklearn實現一元線性回歸
  7.多元線性回歸
  8.使用sklearn實現多元線性回歸
  9.特征縮放,交叉驗證法
  10.過擬合正則化
  11.嶺回歸
  12.sklearn實現嶺回歸
  13.LASSO回歸
  14.sklearn實現LASSO回歸
第一天
下午
決策樹算法理論與實戰
  15.決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹
  16.sklearn實現決策樹
  17.決策樹-CART算法
  18.決策樹應用
集成學習算法理論與實戰
  19.Bagging介紹與使用
  20.隨機森林介紹與使用
  21.Adaboost介紹與使用
  22.Stacking和Voting介紹與使用
泰坦尼克號獲救人員預測項目
第二天
上午
KNN算法和決策樹算法理論與實戰
1.KNN算法介紹
2.python實現knn算法
  3.sklearn實現knn算法完成iris數據集分類
聚類算法理論與實戰
  4.k-means算法原理
  5.k-means算法實現
  6.DBSCAN算法原理
  7.DBSCAN算法實現
第二天
下午
神經網絡算法
  8.神經網絡基本原理
  9.單層感知器程序
  10.線性神經網絡
  11.激活函數,損失函數和梯度下降法
  12.線性神經網絡異或問題
  13.BP神經網絡介紹
  14.BP算法推導
  15.BP神經網絡解決異或問題
  16.BP算法完成手寫數字識別
  16.sklearn-BP神經網絡解決手寫數字識別
  17.GOOGLE神經網絡平臺
特征工程貸款拖欠預測項目
用戶流失預測項目
第三天
上午
Tensorflow(一)
  1.深度學習框架介紹
  2.Tensorflow安裝
  3.Tensorlfow基礎知識:圖,變量,fetch,feed
  4.Tensorflow線性回歸
  5.Tensorflow非線性回歸
  6.Mnist數據集合Softmax講解
  7.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別
  8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
第三天
下午
Tensorflow(二)
  9.過擬合,正則化,Dropout
  10.各種優化器Optimizer
  11.改進手寫數字識別網絡
  12.卷積神經網絡CNN的介紹
  13.使用CNN解決手寫數字識別
  14.長短時記憶網絡LSTM介紹
  15.LSTM的使用
  16.模型保存與載入
第四天
上午
圖像識別項目
1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3
  2.使用Inception-v3做圖像識別
圖像識別項目
  3.訓練自己的圖像識別模型
驗證碼識別項目
  4.多任務學習介紹
  5.生存驗證碼圖片
  6.構建驗證碼識別模型
第四天
下午
文本分類項目
  7.文本分類任務介紹
  8.word2vec介紹
  9.使用CNN完成文本分類
  10.使用LSTM完成文本分類
生成式對抗網絡GANs
11.GANs介紹
  12.使用tensorflow完成GANs
業內經驗交流

課程主講

蔣老師  
   清華大學博士,人工智能專家 機器學習,深度學習領域多年一線開發研究經驗,精通python、算法原理與編程實踐。現就職于某大型國有科技公司從事大數據和人工智能的應用和開發。豐富的項目實戰經驗,對大數據的收集、處理、數據挖掘在實際應用中有深刻的認識。致力于利用大數據、人工智能在企業決策規劃、 語義理解、數據可視化方面的應用。具有多年授課培訓經驗,講課通熟易懂,代碼風格簡潔清晰。
覃老師 
 上海大學物理學碩士,創業公司合伙人,技術總監。機器學習,深度學習領域多年一線開發研究經驗,精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學習框架完成過多項圖像,語音,nlp,搜索相關的人工智能實際項目,研發經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗,講課通熟易懂,代碼風格簡潔清晰。
楊老師 
   計算機博士,目前就職于中科院某研究所,長期從事深度學習與機器學習研究工作,在NLP與CV領域有很深造詣,主持多項科技專項,并帶領團隊深入一線研發并落地,XXX視頻監控與分析系統、XXX輿情監控系統、XXX智能對話系統及 XXX森林防火無人機跟拍系統等。申請發明專利2項、部級科技進步二等獎一次,在SIGIR、CIKM及AAAI的國際會議發表多篇文章。
趙老師  
   計算機博士,目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數據分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業合作課題等項目。已在《管理科學學報》、《系統工程學報》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management,Information Systems Frontiers等國內外刊物和學術會議發表論文90多篇,其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶智能》、《商務智能(第四版)》、《商務智能 數據分析的管理視角(第三版)》、《數據挖掘實用案例集》等多部
備  注

課程費用:7800元/人(含培訓費、場地費、考試證書費、資料費、學習期間午餐),食宿可統一安排,費用自理。請學員帶身份證復印件一張。

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  • kf#cnbm.net.cn    fy1288#vip.163.com(發郵件時請將#改為@)
課程主題:
機器學習實戰培訓班
課程編號:265556 
*開課計劃:
  • 深圳 2019-10-24
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