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課程介紹:

為響應(yīng)工業(yè)和信息化部信息化高端人才培養(yǎng)的號召,名課堂特推出了python+人工智能高級實戰(zhàn)培訓(xùn)班，整個課程包含6大模塊內(nèi)容，從Python開始，快速掌握語言與必備工具庫，對機器學(xué)習(xí)算法進行原理推導(dǎo)與實例解讀，結(jié)合案例將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到真是數(shù)據(jù)集中，通過案例演示如何應(yīng)用Python庫進行建模與評估工作。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過度到深度學(xué)習(xí)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)框架實例演示如何使用Tensorflow與Caffe兩大框架并將其應(yīng)用到實際的項目中。通過本課程的學(xué)習(xí)，讓學(xué)員真正的達到并實現(xiàn)學(xué)以致用的目的。

課程收益:

1.掌握Python基礎(chǔ)語言風(fēng)格與常用庫使用方法;

2.理解并掌握經(jīng)典算法原理；

3.理解機器學(xué)習(xí)算法工作原理與應(yīng)用場景；

4.掌握Scikit-Learn庫的建模與評估；

5.掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識；

6.掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用技巧與細(xì)節(jié)分析；

7.通過大量實際案例使學(xué)員真正掌握Caffe與Tensorflow框架在工作中的用法。

課程特色:

1.機器學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)面面俱到，算法與實踐相結(jié)合;

2.錄播課程隨到隨學(xué)，直播答疑后顧無憂;

3.提供所有數(shù)據(jù)與代碼，輕松復(fù)現(xiàn);

4.風(fēng)格通俗易懂，適合快速上手。

課程大綱:

第一天上午

第一模塊：Python必備庫快速入門

1.Python語言基礎(chǔ)快速入門

2.科學(xué)計算庫Numpy

3.數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas

4.可視化庫Matplotlib

人工智能必備Python基礎(chǔ)，快速掌握語言風(fēng)格與常用庫使用方法。

第一天下午

第二模塊：機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法(一)

1.線性回歸

2.邏輯回歸

3.決策樹

4.隨機森林

5.支持向量機

第二天上午

第二模塊：機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法(二)

6.Xgboost

7.聚類

8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

9.PCA與SVD

10.詞向量模型Word2vec

機器學(xué)習(xí)必備經(jīng)典算法原理推導(dǎo),實例闡述機器學(xué)習(xí)算法工作原理與應(yīng)用場景。

第二天下午

第三模塊：機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)

1.科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)

2.泰坦尼克號船員獲救預(yù)測

3.信用卡欺詐檢測

4.鳶尾花數(shù)據(jù)集分類

5.Mnist手寫字體識別

6.員工離職與股價預(yù)測

基于真實數(shù)據(jù)集，使用scikit-learn庫進行建模與評估工作，從零開始，代碼實戰(zhàn)。

第三天上午

第四模塊：決勝AI深度學(xué)習(xí)必備原理

1.深度學(xué)習(xí)發(fā)展與應(yīng)用

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解

5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技巧與細(xì)節(jié)

6.強化學(xué)習(xí)原理與實踐

從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識點入手，分模塊講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)，由淺入深過渡到深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，技巧與細(xì)節(jié)分析。

第三天下午

第五模塊：深度學(xué)習(xí)必備框架

1.Tensorflow基礎(chǔ)操作

2.Tensorflow建立機器學(xué)習(xí)模型

3.Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解

4.基于Tensorflow的CNN與RNN模型

5.Caffe框架配置參數(shù)詳解

6.Caffe兩種常用數(shù)據(jù)源制作

7.Caffe技巧與應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)兩大神器Caffe與Tensorflow實戰(zhàn)，代碼示例演示如何應(yīng)用框架進行深度學(xué)習(xí)建模任務(wù)。

第四天上午

第六模塊：

深度學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)（一）

1.驗證碼識別（基于Tensorflow）

2.文本分類（基于Tensorflow）

3.圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換（基于Tensorflow）

第四天下午

深度學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)（二）

4.詞向量模型Word2vec（基于Tensorflow）

5.強化學(xué)習(xí)讓AI自己玩游戲（基于Tensorflow）

6.人臉檢測（基于Caffe）

7.人臉關(guān)鍵點定位（基于Caffe）

基于深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow與Caffe從數(shù)據(jù)源制作開始進行數(shù)據(jù)預(yù)處理與網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，完整演示如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)到實際任務(wù)中。

第五天學(xué)習(xí)考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流

唐老師

唐老師 計算機博士，專注于機器學(xué)習(xí)與計算機視覺領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一線實戰(zhàn)專家。參與多個國家級計算機視覺項目，多年數(shù)據(jù)領(lǐng)域培訓(xùn)經(jīng)驗，豐富的教學(xué)講解經(jīng)驗，出品多套機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)系列課程，課程生動形象，風(fēng)格通俗易懂。

江老師 解放軍信息工程大學(xué)計算機碩士，人工智能專家，RedHat授權(quán)講師，華為（新疆）售前工程師，甲骨文開發(fā)工程師、售前工程師。

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