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機器學習與深度學習實戰(zhàn)案例及應用

課程編號：34609

課程價格：￥21200/天

課程時長：2 天

課程人氣：669

行業(yè)類別：行業(yè)通用     

專業(yè)類別：人工智能 

授課講師：趙衛(wèi)東

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


第一節(jié) 第一節(jié)：機器學習深度學習與TensorFlow
1.1 numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用；
1.2 scikit-learn的介紹和典型使用；
1.3 多元線性回歸； 1.4 Logistics回歸與Softmax回歸；
1.5 決策樹和隨機森林； 1.6 SVM；
1.7 多種聚類的原理和調參；1.8 TensorFlow典型應用；
1.9 典型圖像處理； 1.10 多項式擬合；
1.11快速傅里葉變換FFT； 1.12 奇異值分解SVD；
1.13 Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡；
第一節(jié)：代碼和案例實踐
1.1股票交易數據的 (指數)移動平均線與預測；
1.2無人機圖像的風機葉片缺陷檢測和識別系統(tǒng)；
1.3環(huán)保檢測數據異常檢測和分析；
1.4股票數據分析；
1.5社會學人群收入預測；
1.6葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類；
1.7泰坦尼克乘客存活率估計；
第二節(jié)
第二節(jié)：卷積神經網絡CNN
2.1 神經網絡結構，濾波器，卷積；
2.2 池化，激活函數，反向傳播；
2.3 目標分類與識別、目標檢測與追蹤；
2.4 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet；
2.5 Inception-V3/V4； 2.6 ResNet、DenseNet；
第二節(jié)：代碼和案例實踐
2.1 數字圖片分類；
2.2 卷積核與特征提??；
2.3 以圖搜圖； 2.4 人證合一；
2.5 卷積神經網絡調參經驗分享；
第三節(jié) 第三節(jié)：圖像視頻的定位與識別
3.1 視頻關鍵幀處理； 3.2 物體檢測與定位；
3.3 RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，MaskRCNN；
3.4 YOLO； 3.5 FaceNet；
第三節(jié)：代碼和案例實踐：
3.1 遷移學習； 3.2 人臉檢測；
3.3 OCR字體定位和識別； 3.4?？妥R云；
3.5 氣象識別；


章節(jié) 內 容
第四節(jié) 第四節(jié)：循環(huán)神經網絡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雙向循環(huán)神經網絡結構；
4.6 編碼器與解碼器結構；
4.7 特征提?。簑ord2vec； 4.8 Seq2seq模型；
第四節(jié)：代碼和案例實踐：
4.1 看圖說話； 4.2 視頻理解； 4.3 藏頭詩生成；
4.4 問答對話系統(tǒng)； 4.5 OCR；
4.6 循環(huán)神經網絡調參經驗分享；
第五節(jié) 第五節(jié)：自然語言處理
5.1 語言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram； 5.2分詞/詞性標注；
5.3 詞向量； 5.4文本分類； 5.5機器翻譯；
5.6 文本摘要； 5.7閱讀理解； 5.8 情感分析；
第五節(jié)：代碼和案例實踐：
5.1 HMM分詞； 5.2 問答系統(tǒng)；
5.3 文本摘要的生成； 5.4智能對話系統(tǒng)和SeqSeq模型；
5.5 閱讀理解的實現與Attention；
第六節(jié) 第六節(jié)：生成對抗網絡GAN和強化學習RL
6.1 生成與判別； 6.2生成模型：貝葉斯、HMM到深度生成模型；
6.3 GAN對抗生成神經網絡； 6.4 DCGAN；
6.5 Conditional GAN； 6.6 InfoGan； 6.7Wasserstein GAN；
6.8 馬爾科夫決策過程； 6.9 貝爾曼方程、最優(yōu)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；
第六節(jié) 第六節(jié)：代碼和案例實踐：
6.1 圖片生成； 6.2 看圖說話； 6.3 OpenAI；
6.4 飛翔的小鳥游戲； 6.5 基于增強學習的游戲學習；
6.6 DQN的實現； 

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