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[免费发广告] Python+机器算法深度学习与实战培训班(深圳,10月24-28日)

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发表于 2019-9-24 08:20:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
Python+机器算法深度学习与实战培训班(深圳,10月24-28日)4 ?; l6 L, G  K7 o' y4 v
【举办单位】北京曼顿培训网
* F9 V" M0 }3 n/ b【咨询电话】4006820825   010-56133998   13810210257& r) b4 n9 A1 {7 `' X
【培训日期】2019年10月24-28日8 m& {* J  l3 f- D% h! h
【培训地点】深圳
" e9 t! _! C5 x0 Y8 J7 P* D; o) G0 d4 k5 _* r# w

4 c0 [  o2 g& W4 Y1 M& E$ v【课程特色】8 }, Q# R0 g% Y" ^" ?% ]# H
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。9 c' `% {- h. m- i$ \& N# \( s
- _2 F" s, I  z5 ~
【课程大纲】9 K/ ]$ j5 j4 y) u, ^- n5 W
第一天# O' ]/ y1 M2 x1 j: D( D8 L
上午机器学习简介  回归算法理论与实战:
+ I6 P- f3 j4 D8 Y4 f  1.一元线性回归
/ ?% ^0 _: V8 u3 _  2.代价函数5 o* T  E1 H) d+ `) V
   3.梯度下降法2 P+ N; A, V% o: d' {
  4.使用梯度下降法实现一元线性回归3 h+ J" l6 `' ~9 h
  5.标准方程法/ x. u9 N( ~; N' }; K
  6.使用sklearn实现一元线性回归  c0 c& n) A( }# x
  7.多元线性回归
' v/ A6 r+ ~9 {" R; V/ e  8.使用sklearn实现多元线性回归
2 z0 J1 J( T1 Q7 o, J  9.特征缩放,交叉验证法0 s" }2 z: ?9 K4 Y; j, f: E: t
  10.过拟合正则化6 r" L+ K, h2 d" R# v4 t
   11.岭回归
% V6 Z$ T4 ?: F& M% d6 E( l  12.sklearn实现岭回归5 y# k$ \7 p6 [/ [1 l' T: o
  13.LASSO回归1 K* R; q( n" q2 w( H
   14.sklearn实现LASSO回归
) X! b7 y9 ~2 b第一天* t4 q1 O, X0 f6 f  B
下午决策树算法理论与实战  7 }' i4 Q0 J3 l3 [
15.决策树-信息熵,ID3,C4.5算法介绍$ ]/ p5 C( t" t( i; f
   16.sklearn实现决策树+ L+ s3 ?1 a7 f7 y) H
  17.决策树-CART算法- D0 i( h! a9 [: z0 `& N' d
  18.决策树应用
" C: d+ p$ \/ L8 u) C集成学习算法理论与实战   ( n% M% t- S' x3 h% [) h: P
19.Bagging介绍与使用
+ j' R- d  F9 ?0 s1 \6 m* |  20.随机森林介绍与使用
) q1 _. h. R/ P* Y3 Y$ a  21.Adaboost介绍与使用
/ v3 v  y5 y* W% F& b4 g   22.Stacking和Voting介绍与使用
4 o3 V# x5 C8 e8 ?5 v* ~, Q$ t泰坦尼克号获救人员预测项目0 h1 @$ \# n2 Y$ f
第二天, ?7 i% m) N, E8 |- i7 E. w
上午KNN算法和决策树算法理论与实战1.KNN算法介绍) f3 j6 ]* u$ a8 \0 I/ O" b( e
2.python实现knn算法! f. U: \! e* n
   3.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类
: W# v! g# i# O0 g聚类算法理论与实战  
% I; y! z" |2 A2 c+ W- G  c6 F( r& n4.k-means算法原理& F( H/ p" N$ R8 `# q
   5.k-means算法实现
! e% ?6 t4 u/ p: y6 N9 z0 Z  6.DBSCAN算法原理
1 \# V7 r) N& D3 B" ^; O  7.DBSCAN算法实现6 C0 c% V5 ?; Q3 X5 D$ X
第二天
- z8 p# W6 O# l6 s8 U下午神经网络算法   . z5 A; j9 N' q& s! s
8.神经网络基本原理
, B) m; \  s* F  d: o0 H. ^  g  9.单层感知器程序 3 T& {$ R' f0 p5 t3 u1 E2 ~0 k
  10.线性神经网络
4 f' E0 D2 |1 c2 D/ T4 E( x  11.激活函数,损失函数和梯度下降法
. ^6 @- {8 m$ Y- z; C' h; p   12.线性神经网络异或问题
8 @# M) y% U& _' s3 ?  13.BP神经网络介绍* M' m' }) p5 \# X
  14.BP算法推导' \  s" N+ I! M  b) g
  15.BP神经网络解决异或问题
9 h6 p" g- _" ]5 _! @' S0 B# L& b' s! [   16.BP算法完成手写数字识别9 j  K' u% h$ [: C
  16.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别
- g8 ?# Q: P2 ]* S' T   17.GOOGLE神经网络平台
( I. }, O# U$ m- |0 M3 d) T# m" d2 B特征工程贷款拖欠预测项目1 t+ M; G3 H% ]' j) ^. Q
用户流失预测项目6 k; x2 _) R3 W7 a  ]% P
第三天. c7 o6 J9 P! @7 I
上午
- n3 @# g9 \2 {" }# q+ J! CTensorflow(一)  ( o/ K, R% \9 [) b
1.深度学习框架介绍6 @5 Q% G7 V9 u4 Q
  2.Tensorflow安装
# J6 X2 U4 K1 H2 n" l  3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed
+ c, V& }' r/ |' A# v& z6 g   4.Tensorflow线性回归
+ J+ W( k. z& p9 F/ C  5.Tensorflow非线性回归9 f6 V8 J# Z2 A+ L
  6.Mnist数据集合Softmax讲解
/ g& g5 v. [( y: X/ P  7.使用BP神经网络搭建手写数字识别
) E/ Z, r) G3 ^3 Q6 A) C# z  8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用 3 m- Q4 T% M0 j9 Y
第三天
- ]! y/ `1 _3 K! |2 w+ g# A, P下午Tensorflow(二)   
8 F) {! x5 U6 }" ?% k3 S9.过拟合,正则化,Dropout0 r/ ^4 j- W! I) H/ z: ~3 k
  10.各种优化器Optimizer& r) b6 R0 O1 ?; _$ V# }
  11.改进手写数字识别网络8 A2 T* |6 l. o/ Y
   12.卷积神经网络CNN的介绍
& b$ G8 V( a, |+ C- ]& E. {  13.使用CNN解决手写数字识别. a* U1 x3 A+ l& J2 O# K
  14.长短时记忆网络LSTM介绍' C# @* c# n0 u( I4 V3 K) @
  15.LSTM的使用/ d; ?! v- ~% S$ T
   16.模型保存与载入4 T6 ]% Y" Q0 d( J" A8 o( x
第四天
& Q) d' t* T+ w0 W6 a8 b# P4 i) d: N上午图像识别项目
5 K1 M. B% U! X9 v! e! f2 |1.介绍Google图像识别模型Inception-v3/ p  s* E, i3 t4 j# e4 w
   2.使用Inception-v3做图像识别
; ]3 V3 E9 @$ l/ l* j" [图像识别项目  
) I; Y" J  l1 T3.训练自己的图像识别模型
7 v: n& E0 |0 N7 ?, R2 c* m验证码识别项目  % l- [! J% P1 s5 `6 `6 C9 T
4.多任务学习介绍: M- P$ v1 j! f1 S: U5 ~1 N9 K* ~
  5.生存验证码图片5 _* M  H2 n3 ^/ s
  6.构建验证码识别模型: z( [( T# y, E! ~( R2 y
第四天
+ H% T2 o( l6 h( c8 T, L下午文本分类项目   
6 _$ A+ m) ]1 p- \7.文本分类任务介绍
1 ?) j* {1 m6 T; v' M  8.word2vec介绍
8 o+ S+ h$ ~4 M) P. z  9.使用CNN完成文本分类
% B1 M& t; e& E: c   10.使用LSTM完成文本分类
2 ~% L5 l3 v+ `, y8 V生成式对抗网络GANs11.GANs介绍
6 [' N. n' R% e- |7 k  12.使用tensorflow完成GANs7 Z  q, F6 X+ P7 X
业内经验交流# |. a% Q" X5 z3 k- S

( i8 t& l% G9 K
: \7 M4 \& A) [【费用及报名】
1 Z5 W. S) |* W# X5 w1、费用:培训费7800元(含培训费、讲义费);如需食宿,会务组可统一安排,费用自理。
% y3 z# e5 e% Y9 B2、报名咨询:4006820825   010-56133998  56028090  13810210257    鲍老师- n7 A8 B) _1 y
3、报名流程:电话登记-->填写报名表-->发出培训确认函
" s7 b% q7 ]( F+ \$ l" S4、备注:如课程已过期,请访问我们的网站,查询最新课程5 F0 g2 _- g/ Z; K
5、详细资料请访问北京曼顿培训网:(每月在全国开设四百多门公开课,欢迎报名学习); o, G, B% v5 Q& R% G8 Z
- T6 C; ]" e7 E! i

9 ^+ n  N; [- g1 H$ d: e" |
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