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中國企業培訓講師
Python-機器學習、深度學習與計算機圖像處理技術實戰
 
講(jiang)師(shi):講(jiang)師(shi)團 瀏覽次(ci)數:2741

課程描述INTRODUCTION

機器學習方法

· 中層領導· 新晉主管· IT人士· 其他人員

培訓講師:講(jiang)師(shi)團    課程價格:¥元/人    培訓天數:4天   

日(ri)程安排SCHEDULE

課程大綱(gang)Syllabus

機器學習方法
 
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、回歸算法理論與實戰;
2、決策樹算法理論與實戰;
3、集成學習算法理論與實戰;
4、KNN算法和決策樹算法理論與實戰;
5、聚類算法理論與實戰;
6、神經網絡算法;
7、Tensorflow;
8、生成式對抗網絡GANs。
 
課程大綱
第一章  機器學習與線性回歸算法 
線性回歸實現銷售數據預測 
1、線性回歸介紹與公式推導 
2、多變量線性歸回與梯度下降 
3、線性回歸預測銷售數據 
4、數據升維與PCA降維 
5、數據歸一化與模型優化 
6、欠擬合與過擬合 
7、訓練結果的可視化 
8、保存模型與再加載 
    
第二章  邏輯回歸與決策樹實戰 
邏輯回歸之信用卡反欺詐預測
1、項目背景與需求分析 
2、特征工程之標準化 
3、基本預處理操作 
4、上采樣與下采樣 
5、混淆矩陣可視化函數 
6、模型的訓練與準確率,*率,召回率 
決策樹、集成學習識別銀行高風險貸款
1、信息增益與算法原理介紹 
2、數據分析、特征工程 
3、模型訓練與優化參數 
4、隨機森林、正向激勵算法 
5、采用決策樹識別高風險貸款 
 
第三章  Tensorflow2.3 神經網絡 
深度學習與深度神經網絡實踐 
1、Tensorflow安裝 
2、Tensorlfow基礎知識 
3、Tensorflow線性回歸 
4、Tensorflow非線性回歸 
5、Mnist數據集合Softmax講解 
6、使用BP神經網絡搭建手寫數字識別 
7、交叉熵(cross-entropy)講解和使用 
8、過擬合,正則化,Dropout 
9、各種優化器Optimizer 
10、改進手寫數字識別網絡  
11、模型保存與載入  
 
第四章  深度學習之卷積神經網絡 
CIFAR圖形圖像識別項目
1、CIFAR項目需求介紹 
2、分析愛data_batch數據集 
3、CNN卷積神經網絡介紹 
4、卷積、深度、池化、步長、激活函數 
-采用CNN完成CIFAR物體分類 
1、人臉識別數據集與算法介紹 
2、模型結構設計 
3、人臉損失函數設計 
4、模型與參數調優 
 
第五章  Keras 神經網絡框架 
Keras理論介紹*實戰 
1、Keras神經網絡框架介紹 
2、基于Keras情感類分析 
3、動物分類器實現 
4、采用Keras實現非線性回歸 
5、生成式對抗神經網絡原理及應用 
6、模塊結構分析與優化策略 
7、采用Keras重構TensorFlow項目 
 
第六章  Open CV計算機視覺技術 
OpenCV的人臉識別 
1、OpenVI*框架介紹與安裝測試 
2、OpenCV DNN中使用IE模塊加速 
3、轉化工具與IE模塊加速 
4、準備人臉數據 
5、CV掃描圖像、平滑、擴張實現 
6、DNN神經網絡識別人臉 
7、測試與調優操作 
8、基于Open CV DNN 構建車輛與車牌檢查模型 
 
第七章  YOYO目標識別框架技術
YOYO目標識別框架介紹 
1、標檢測任務介紹 
2、RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介紹 
3、YOLO算法介紹 
4、目標分割任務介紹 
5、全卷積網絡 
6、雙線性上采樣 
7、特征金字塔 
8、Mask RCNN算法介紹 
9、目標分割項目實戰
 
第八章  圖數據庫與構建知識圖譜
知識表示與建模 
1、知識圖譜核心技術:知識推理 
2、知識圖譜應用場景與抽取概述介紹 
3、本體知識推理與任務分類 
4、實體與關系、事件抽取技術 
5、采用TxtCnn、CRF完成知識抽取 
6、采用RNN、LSTM完成知識抽取
知識存儲與問答機器人構建 
1、知識存儲neo4j常用數據庫 
2、Cyhper語言介紹 
3、采用Py操作Neo4j數據庫 
4、基于知識圖譜問答機器人構建
 
授課專家
劉老師  西安郵電學院計算機科學與技術本科專業,擁有著十幾年軟件研發經驗,7年企業培訓經驗,對Java、Python、區塊鏈等技術領域有獨特的研究,精通J2EE企業級開發技術。Java方向:設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向:Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數據推薦,Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術。區塊鏈方向:BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
王符偉  北京郵電大學軟件工程碩士,近10年的IT領域相關技術研究和項目開發工作,6年新東方、中國移動、中興能源和中培講師經驗,參與*氣象軟件工程規范制定工作,對軟件技術演變歷史和趨勢有深入體驗,現任某軟件科技公司CEO。在長期軟件領域工作過程中,對軟件企業運作模式有深入研究,熟悉軟件質量保障標準ISO9003和軟件過程改進模型CMM/CMMI,在具體項目實施過程中總結經驗,有深刻認識。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,知識圖譜,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,講課通俗易懂,代碼風格簡潔清晰。
通曉多種軟件設計和開發工具。對軟件開發整個流程非常熟悉,能根據項目特點定制具體軟件過程,并進行項目管理和監控,有很強的軟件項目組織管理能力。對C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大數據、云計算有比較深入的理解和應用,具有較強的移動互聯網應用需求分析和系統設計能力,熟悉Android框架、IOS框架等技術,了解各種設計模式,能在具體項目中靈活運用。
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,講課通俗易懂,代碼風格簡潔清晰。
王老師 計算機博士,深入理解傳統的計算機視覺方法與目前主流的深度學習算法,在圖像識別、目標檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進行了豐富的項目實戰。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數據挖掘經驗,熟悉大數據下的ETL與模型搭建,曾獨立負責美團用戶信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個模塊推薦算法搭建等項目。
機器學習方法

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