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机器学习与深度学习实战案例及应用

课程编号:34609

课程价格:¥21200/天

课程时长:2 天

课程人气:365

行业类别:行业通用     

专业类别:人工智能 

授课讲师:赵卫东

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】


【培训收益】


第一节 第一节:机器学习深度学习与TensorFlow
1.1 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用;
1.2 scikit-learn的介绍和典型使用;
1.3 多元线性回归; 1.4 Logistics回归与Softmax回归;
1.5 决策树和随机森林; 1.6 SVM;
1.7 多种聚类的原理和调参;1.8 TensorFlow典型应用;
1.9 典型图像处理; 1.10 多项式拟合;
1.11快速傅里叶变换FFT; 1.12 奇异值分解SVD;
1.13 Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络;
第一节:代码和案例实践
1.1股票交易数据的 (指数)移动平均线与预测;
1.2无人机图像的风机叶片缺陷检测和识别系统;
1.3环保检测数据异常检测和分析;
1.4股票数据分析;
1.5社会学人群收入预测;
1.6葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类;
1.7泰坦尼克乘客存活率估计;
第二节
第二节:卷积神经网络CNN
2.1 神经网络结构,滤波器,卷积;
2.2 池化,激活函数,反向传播;
2.3 目标分类与识别、目标检测与追踪;
2.4 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet;
2.5 Inception-V3/V4; 2.6 ResNet、DenseNet;
第二节:代码和案例实践
2.1 数字图片分类;
2.2 卷积核与特征提取;
2.3 以图搜图; 2.4 人证合一;
2.5 卷积神经网络调参经验分享;
第三节 第三节:图像视频的定位与识别
3.1 视频关键帧处理; 3.2 物体检测与定位;
3.3 RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN;
3.4 YOLO; 3.5 FaceNet;
第三节:代码和案例实践:
3.1 迁移学习; 3.2 人脸检测;
3.3 OCR字体定位和识别; 3.4睿客识云;
3.5 气象识别;


章节 内 容
第四节 第四节:循环神经网络RNN
4.1 RNN基本原理; 4.2 LSTM、GRU;
4.3 Attention; 4.4 CNN+LSTM模型;
4.5 Bi-LSTM双向循环神经网络结构;
4.6 编码器与解码器结构;
4.7 特征提取:word2vec; 4.8 Seq2seq模型;
第四节:代码和案例实践:
4.1 看图说话; 4.2 视频理解; 4.3 藏头诗生成;
4.4 问答对话系统; 4.5 OCR;
4.6 循环神经网络调参经验分享;
第五节 第五节:自然语言处理
5.1 语言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram; 5.2分词/词性标注;
5.3 词向量; 5.4文本分类; 5.5机器翻译;
5.6 文本摘要; 5.7阅读理解; 5.8 情感分析;
第五节:代码和案例实践:
5.1 HMM分词; 5.2 问答系统;
5.3 文本摘要的生成; 5.4智能对话系统和SeqSeq模型;
5.5 阅读理解的实现与Attention;
第六节 第六节:生成对抗网络GAN和强化学习RL
6.1 生成与判别; 6.2生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型;
6.3 GAN对抗生成神经网络; 6.4 DCGAN;
6.5 Conditional GAN; 6.6 InfoGan; 6.7Wasserstein GAN;
6.8 马尔科夫决策过程; 6.9 贝尔曼方程、最优策略;
6.10 策略迭代、值迭代; 6.11 Q Learning;
6.12 SarsaLamda; 6.13 DQN;
6.14 A3C; 6.15 ELF;
第六节 第六节:代码和案例实践:
6.1 图片生成; 6.2 看图说话; 6.3 OpenAI;
6.4 飞翔的小鸟游戏; 6.5 基于增强学习的游戏学习;
6.6 DQN的实现; 

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