Python+机器算法深度学习实战

4月24-27日 海口 6月17-20日 上海
主办单位：淘课网
课程费用：7800元/人（含培训费、场地费、考试证书费、资料费、学习期间午餐）
培训特色：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。
报名热线：021-51061698 高小姐

注：本课程由中国信息化培训中心颁发《计算机图像（视觉）处理工程师》证书，证书查询网址：www.zpedu.com; 证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。（请学员带身份证复印件一张）

培训收益：
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。
日程安排：
日程培训模块培训内容
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