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机器学习与深度学习算法及应用培训
 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

第一节:Python机器学习与TensorFlow numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
scikit-learn的介绍和典型使用
多元线性回归
Logistics回归与Softmax回归
决策树和随机森林
SVM
多种聚类的原理和调参
TensorFlow典型应用
典型图像处理
多项式拟合
快速傅里叶变换FFT
奇异值分解SVD
Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
代码和案例实践: 股票交易数据的 (指数)移动平均线与预测
无人机图像的风机叶片缺陷检测和识别系统
环保检测数据异常检测和分析
股票数据分析
社会学人群收入预测
葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
泰坦尼克乘客存活率估计
第二节:卷积神经网络CNN 神经网络结构,滤波器,卷积
池化,激活函数,反向传播
目标分类与识别、目标检测与追踪
经典AlexNet、VGG、GoogleLeNet
Inception
ResNet、DenseNet
视频关键帧处理
物体检测与定位
RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN
YOLO
FaceNet
代码和案例实践: 搭建自己的卷积神经网络
基于CNN的图像识别
卷积神经网络调参经验分享
代码和案例实践: 迁移学习(Transfer Learning)
人脸检测
OCR字体定位和识别
睿客识云
气象识别
第三节:循环神经网络RNN RNN基本原理
LSTM、GRU
Attention
编码器与解码器结构
言特征提取:word2vec
Seq2seq模型
代码和案例实践: 看图说话
视频理解
藏头诗生成
问答对话系统
循环神经网络调参经验分享
第四节:生成对抗网络GAN与增强学习RL 生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型
GAN对抗生成神经网络
DCGAN
Conditional GAN
InfoGan
Wasserstein GAN
马尔科夫决策过程
贝尔曼方程、最优策略
策略迭代、值迭代
Q Learning
SarsaLamda
DQN
A3C
代码和案例实践: 图片生成
看图说话
对抗生成神经网络调参经验分享
飞翔的小鸟游戏
基于增强学习的游戏学习
DQN的实现

 
 
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