培训安排：2020年4月24-27日海口 6月17-20日上海
培训对象：对此课程感兴趣的成员
培训收益：
课程中通过细致讲解，使学员掌握该技术的本质。具体收益包括：
1. 回归算法理论与实战；
2. 决策树算法理论与实战；
3. 集成学习算法理论与实战；
4. KNN算法和决策树算法理论与实战；
5. 聚类算法理论与实战；
6. 神经网络算法；
7.Tensorflow；
8. 生成式对抗网络GANs。
培训特色：
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。
培训费用：7800元/人（含培训费、场地费、考试证书费、资料费、学习期间午餐），食宿可统一安排，费用自理。请学员带身份证复印件一张。
日程安排：
第一天上午
机器学习简介
回归算法理论与实战：
1.一元线性回归
2.代价函数
3.梯度下降法
4.使用梯度下降法实现一元线性回归
5.标准方程法
6.使用sklearn实现一元线性回归
7.多元线性回归
8.使用sklearn实现多元线性回归
9.特征缩放，交叉验证法
10.过拟合正则化
11.岭回归
12.sklearn实现岭回归
13.LASSO回归
14.sklearn实现LASSO回归
第一天下午
决策树算法理论与实战
15.决策树-信息熵,ID3,C4.5算法介绍
16.sklearn实现决策树
17.决策树-CART算法
18.决策树应用
集成学习算法理论与实战
19.Bagging介绍与使用
20.随机森林介绍与使用
21.Adaboost介绍与使用
22.Stacking和Voting介绍与使用
泰坦尼克号获救人员预测项目
第二天上午
KNN算法和决策树算法理论与实战
1.KNN算法介绍
2.python实现knn算法
3.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类
聚类算法理论与实战
4.k-means算法原理
5.k-means算法实现
6.DBSCAN算法原理
7.DBSCAN算法实现
第二天下午
神经网络算法
8.神经网络基本原理
9.单层感知器程序
10.线性神经网络
11.激活函数，损失函数和梯度下降法
12.线性神经网络异或问题
13.BP神经网络介绍
14.BP算法推导
15.BP神经网络解决异或问题
16.BP算法完成手写数字识别
17.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别
18.GOOGLE神经网络平台
特征工程贷款拖欠预测项目
用户流失预测项目
第三天上午
Tensorflow（一）
1.深度学习框架介绍
2.Tensorflow安装
3.Tensorlfow基础知识：图，变量，fetch，feed
4.Tensorflow线性回归
5.Tensorflow非线性回归
6.Mnist数据集合Softmax讲解
7.使用BP神经网络搭建手写数字识别
8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
第三天下午
Tensorflow（二）
9.过拟合,正则化,Dropout
10.各种优化器Optimizer
11.改进手写数字识别网络
12.卷积神经网络CNN的介绍
13.使用CNN解决手写数字识别
14.长短时记忆网络LSTM介绍
15.LSTM的使用
16.模型保存与载入
第四天上午
图像识别项目
1.介绍Google图像识别模型Inception-v3
2.使用Inception-v3做图像识别
图像识别项目
3.训练自己的图像识别模型
验证码识别项目
4.多任务学习介绍
5.生存验证码图片
6.构建验证码识别模型
第四天下午
文本分类项目
7.文本分类任务介绍
8.word2vec介绍
9.使用CNN完成文本分类
10.使用LSTM完成文本分类
生成式对抗网络GANs
11.GANs介绍
12.使用tensorflow完成GANs
业内经验交流
授课专家：
覃老师：上海大学物理学硕士，创业公司合伙人，技术总监。机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度学习框架完成过多项图像，语音，nlp，搜索相关的人工智能实际项目，研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。
蒋老师：清华大学博士，人工智能专家 机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通python、算法原理与编程实践。现就职于某大型国有科技公司从事大数据和人工智能的应用和开发。丰富的项目实战经验，对大数据的收集、处理、数据挖掘在实际应用中有深刻的认识。致力于利用大数据、人工智能在企业决策规划、语义理解、数据可视化方面的应用。具有多年授课培训经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。
余老师：计算机硕士，十几年IT项目经验，带领技术团队完成网站构架、技术研发、设计，测试等工作；设计、指导关键技术模块，并对系统安全性、稳定性负责； 根据公司的发展战略，提出it发展规划，并推动实施；合理安排部门内员工的日常工作，做到高效率、优效果。擅长多种技术技能，精通产品设计和需求分析；精通python、算法原理与编程实践；精通大数据Hadoop平台、Kylin等的应用和开发；精通JAVA 平台的Spring、Mybatis及分布式、多线程高性能架构相关开发技术；精通Spring Cloud 微服务架构和Spring Boot开发；精通.NET 平台的架构和设计；精通 Redis 缓存 MongoDB ，Rabbit MQ；精通高并发Web应用的性能瓶颈和调优方式;精通架构模式，Transaction、Security、Persistence等机制及实现，IOC、AOP、SOA等理念及实现;精通各种主流应用架构和平台，熟悉工作流引擎、规则引擎等中间件等。
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