Python+机器算法深度学习实战培训班

Python+机器算法深度学习实战培训班

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课程收益

课程中通过细致讲解，使学员掌握该技术的本质。具体收益包括：

1. 回归算法理论与实战；

2. 决策树算法理论与实战；

3. 集成学习算法理论与实战；

4. KNN算法和决策树算法理论与实战；

5. 聚类算法理论与实战；

6. 神经网络算法；

7.Tensorflow；

8. 生成式对抗网络GANs。

课程特色

本次培训从实战的角度对深度学习技术进行了全面的剖析，并结合实际案例分析和探讨深度学习的应用场景，给深度学习相关从业人员以指导和启迪。

课程大纲

第一天上午机器学习简介

1.一元线性回归

2.代价函数

3.使用梯度下降法实现一元线性回归

4.标准方程法

5.使用sklearn实现一元线性回归

6.使用sklearn实现多元线性回归

7.使用sklearn实现岭回归

8.使用sklearn实现LASSO回归

第一天下午

决策树与集成学习理论与实战

1.sklearn实现决策树

2.决策树-CART算法

3.决策树应用

4.随机深林

KNN与聚类理论与实战

5.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类

6.k-means算法

7.DBSCAN算法

第二天上午神经网络算法

1.神经网络基本原理

2.单层感知机

3.线性神经网络

4.激活函数，损失函数和梯度下降法

5.线性神经网络异或问题

6.BP神经网络介绍

7.BP算法推导

8.BP神经网络解决异或问题

9.BP算法完成手写数字识别

10.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别

11.GOOGLE神经网络平台

第二天下午Tensorflow2.0

1.深度学习框架介绍

2.Tensorflow安装

3.Tensorlfow基础知识

4.Tensorflow线性回归

5.Tensorflow非线性回归

6.Mnist数据集合Softmax讲解

7.使用BP神经网络搭建手写数字识别

8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

9.过拟合,正则化,Dropout

10.各种优化器Optimizer

11.改进手写数字识别网络

12.卷积神经网络CNN的介绍

13.使用CNN解决手写数字识别

14.长短时记忆网络LSTM介绍

15.LSTM的使用

16.模型保存与载入

第三天上午

图像识别项目

1.介绍Google图像识别模型Inception-v3

2.使用Inception-v3做图像识别

图像识别项目

3.训练自己的图像识别模型

验证码识别项目

4.多任务学习介绍

5.生存验证码图片

6.构建验证码识别模型

第三天下午Kease 最佳实践

1.安装和配置Keras,API

2.回调函数与自定义训练过程

3.深度神经网络DCNN实现

4.采用深度学习算法识别CIFRA-10图片

5.调节参数来改善性能

第四天业内经验交流

覃老师

覃老师 上海大学物理学硕士，创业公司合伙人，技术总监。机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度学习框架完成过多项图像，语音，nlp，搜索相关的人工智能实际项目，研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。

王老师 计算机博士，深入理解传统的计算机视觉方法与目前主流的深度学习算法，在图像识别、目标检测、图像分割、OCR、人脸识别等方向均进行了丰富的项目实战。熟练使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具备丰富的数据挖掘经验，熟悉大数据下的ETL与模型搭建，曾独立负责美团用户信用分评估、敏感身份挖掘、京东金融APP多个模块推荐算法搭建等项目。

刘老师 西安邮电学院计算机科学与技术本科专业拥有着10多年软件研发经验，5年企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通J2EE企业级开发技术。

Java方向：设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。

Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐，Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。

区块链方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS

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