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機器學習和深度學習之實戰進階加深

【課程編號】:MKT049580

【課程名稱】:

機器學習和深度學習之實戰進階加深

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發管理培訓

【時間安排】:2025年05月15日 到 2025年05月16日5900元/人

2025年03月06日 到 2025年03月07日5900元/人

2024年12月12日 到 2024年12月13日5900元/人

【授課城市】:北京

【課程說明】:如有需求,我們可以提供機器學習和深度學習之實戰進階加深相關內訓

【課程關鍵字】:北京機器學習培訓,北京深度學習培訓

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內容背景

本課程的目的是在“機器學習和深度學習”知識的基礎上,進一步深入學習和研究,從理論和實踐兩方面提升學員人工智能產品的研發能力。課程由完整的案例加上具體實現驅動,針對每一個專題,首先描述案例場景,然后把知識揉進具體實現過程,通過分析、改進、實現、總結歸納的循環,建立更加深入完整的知識和能力結構。這些知識和能力,對于研發更多領域的人工智能產品來說,具有很高的萃取價值。盡管本課程是一個進階課程,但只要具備機器學習和深度學習的基本知識,都能在學習這個課程的過程中,獲得比較大的收益。

培訓對象

架構師、分析師、項目經理、高級程序員、資深開發人員、人工智能工程師、圖像處理工程師、機器學習工程師、模式識別工程師以及未來可能從事人工智能研發的技術人員。

培訓目的

1、深層次掌握人工智能理論,尋求人工智能研發的突破口,探知核心的秘密。

2、以實踐為導向,萃取案例精化,加深理論知識,提高研發能力。

3、把握人工智能的新應用,理解人工智能領域發展趨勢。

培訓內容

第一專題 機器學習項目進階加深:實現與改進

1,支持向量機實現車牌識別:案例實現與分析改進

車牌數據預處理以及要注意的問題

特征提取及特征選擇

單特征識別模型搭建

特征融合實現、改進及注意的問題

實現車牌識別全流程自動化的關鍵改進

2,決策樹實現銀行客戶貸款風險預測:案例實現與分析改進

決策樹的模型搭建

如何選擇決策樹的分裂屬性以及深層次思考

如何根據測試結果進行決策樹的優化

決策樹中的剪枝實現

隨機森林的實現及注意事項

3,討論互動:學員提出問題并進行相互討論

4,案例總結:萃取案例中的經驗并進行推廣應用

第二專題 深度學習項目進階加深:實現與改進

1,卷積神經網絡實現人臉識別:案例實現與分析改進

網絡搭建

如何根據結果進行網絡結構調整(逐步講解與分析)

如何根據結果進行參數調整(逐步講解與分析)

最終的參數如何確定(不在是混亂嘗試,而是深層次理解參數的含義)

2,卷積神經網絡實現手寫體識別:案例實現與分析改進

網絡搭建(注意與人臉識別案例的對比)

如何根據結果進行網絡結構調整(注意與人臉識別案例的對比)

如何根據結果進行參數調整(注意與人臉識別案例的對比)

最終的參數如何確定(注意與人臉識別案例的對比)

3,循環神經網絡實現客戶評價分類:案例實現與分析改進

網絡搭建

如何根據結果進行網絡結構調整

如何根據結果進行參數調整

最終的參數如何確定

4,討論互動:學員提出問題并進行相互討論

5,案例總結:萃取案例中的經驗并進行推廣應用

司老師

清華大學博士,人工智能方面專家,在意大利舉辦的國際在線指紋識別競賽中獲得冠軍,在機器學習和模式識別領域頂級期刊IEEE TPAMI等期刊發表多篇論文,擁有5個中國專利和1個美國專利,是人工智能、深度學習、機器學習和圖像處理和模式識別領域的實戰派專家。

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