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            曙海教育集團
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            機器學習與深度學習算法及應用培訓
             
               班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
                   每期人數限3到5人。
               上課時間和地點
            開課地址:【上?!客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領館區1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
            最新開班 (連續班 、周末班、晚班):2020年3月16日
               實驗設備
                 ☆資深工程師授課
                    
                    ☆注重質量 ☆邊講邊練

                    ☆合格學員免費推薦工作
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               質量保障

                    1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
                    2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
                    3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

            課程大綱
             

            第一節:Python機器學習與TensorFlow numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用
            scikit-learn的介紹和典型使用
            多元線性回歸
            Logistics回歸與Softmax回歸
            決策樹和隨機森林
            SVM
            多種聚類的原理和調參
            TensorFlow典型應用
            典型圖像處理
            多項式擬合
            快速傅里葉變換FFT
            奇異值分解SVD
            Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡
            代碼和案例實踐: 股票交易數據的 (指數)移動平均線與預測
            無人機圖像的風機葉片缺陷檢測和識別系統
            環保檢測數據異常檢測和分析
            股票數據分析
            社會學人群收入預測
            葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類
            泰坦尼克乘客存活率估計
            第二節:卷積神經網絡CNN 神經網絡結構,濾波器,卷積
            池化,激活函數,反向傳播
            目標分類與識別、目標檢測與追蹤
            經典AlexNet、VGG、GoogleLeNet
            Inception
            ResNet、DenseNet
            視頻關鍵幀處理
            物體檢測與定位
            RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN
            YOLO
            FaceNet
            代碼和案例實踐: 搭建自己的卷積神經網絡
            基于CNN的圖像識別
            卷積神經網絡調參經驗分享
            代碼和案例實踐: 遷移學習(Transfer Learning)
            人臉檢測
            OCR字體定位和識別
            ??妥R云
            氣象識別
            第三節:循環神經網絡RNN RNN基本原理
            LSTM、GRU
            Attention
            編碼器與解碼器結構
            言特征提?。簑ord2vec
            Seq2seq模型
            代碼和案例實踐: 看圖說話
            視頻理解
            藏頭詩生成
            問答對話系統
            循環神經網絡調參經驗分享
            第四節:生成對抗網絡GAN與增強學習RL 生成模型:貝葉斯、HMM到深度生成模型
            GAN對抗生成神經網絡
            DCGAN
            Conditional GAN
            InfoGan
            Wasserstein GAN
            馬爾科夫決策過程
            貝爾曼方程、最優策略
            策略迭代、值迭代
            Q Learning
            SarsaLamda
            DQN
            A3C
            代碼和案例實踐: 圖片生成
            看圖說話
            對抗生成神經網絡調參經驗分享
            飛翔的小鳥游戲
            基于增強學習的游戲學習
            DQN的實現

             
             
              備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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