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python人工智能与机器学习——网络课程技术培训班

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   网络课程技术——培训班

一、授课时间2020年2月28日2020年3月4日 (每晚19:00—22:00)

二、授课方式:QQ群直播

三、主讲专家

      “覃老师”:人工智能、机器学习、深度学习领域一线实战专家。精通机器学习算法原理与编程实践。拥有多项国家专利及丰富的科研及工程技术经验。长期从事深度学习、人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。

四、会议目标:通过课程学习,

1.可以掌握理解机器学习的思维方式和关键技术及算法;

2.了解机器学习和深度学习在当前工业界的落地应用;

3.掌握最新Tensorflow2.0版本框架在卷积神经网络、长短时记忆网络、循环神经网络等应用技巧与细节分析;

4.能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,能开发出一些实际的应用项目并运用 Python进行机器学习与深度学习的研究工作。

五、参会费用

1、网课课程 统一收费1299元/人(六天、18课时;可开具发票,做长期技术指导

2、线下课程 统一收费4500元/人(含培训费、资料费、指导费、发票费、证书认证费),住宿可统一安排费用自理

六、优惠政策

1、参加网课学员后期可参加院校线下课程(本单位每月举办线下课程,由于疫情影响暂停),线下课程总费用4500元(减去-)线上课程费用1299元(等于=)网课学员参加线下费用3201元。

2、线下学员通过考试后可获得:工业和信息化部人才交流中心颁发高级《人工智能应用开发工程师》项目认证证书,该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、以及求职应聘和从业人员加薪、晋升、考核等任职的重要依据。

注:请准备两寸蓝底照片、身份证及学历证明(学生证、毕业证、学位证都可)电子版即可。

七:各企事业单位、高等院校及科研院所技术需求,特开展“python人工智能与机器学习”网络直播课程,特此发至邀请通知


Python 人工智能与机器学习—网课大纲

时间

大章节

小章节

一、python基础学习

1.python基础学习

2.科学计算包numpy使用学习

3.绘图工具包matplotlib学习


二、人工智能与机器学习基础

1.人工智能概述   

2.机器学习概述

3.机器学习算法应用分析

三、回归算法

1.一元线性回归     

2.代价函数   

3.梯度下降法     

4.sklearn一元线性回归应用

5.多元线性回归   6.sklearn多元线性回归应用

案例:葡萄酒质量和时间的关系


四、KNN分类算法

1.KNN分类算法介绍   

2.KNN分类算法应用   

3.KNN实现

案例:鸢尾花分类


五、决策树算法

1.决策树算法介绍

2.熵的定义

3.决策树算法与应用实现

案例:用户购买行为预测


六、集成算法与随机森林

1.Bagging算法介绍

2.随机森林建模方法

3.Adaboost算法介绍

4.stack算法介绍

七、K-means聚类算法

1.K-means算法介绍   

2.K-means算法应用

3.K-means算法实际应用案例

案例:NBA球队实力聚类分析


八、支持向量机

1.SVM算法介绍

案例:SVM完成人脸识别应用


九、泰坦尼克号获救预测案例

1.缺失值填

2.特征筛选

3.案例实战

十、深度学习基础-神经网络介绍

1.人工神经网络发展史

2.单层感知器

3.激活函数,损失函数和梯度下降法

4.BP算法介绍

案例:BP算法解决手写数字识别问题


十一、Tensorflow基础应用

1.Tensorflow安装

2.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetchfeed

3.Tensorflow线性回归

4.Tensorflow非线性回归

5.Mnist数据集合Softmax讲解

6.使用BP神经网络搭建手写数字识别

7.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

8.过拟合,正则化,Dropout

9.各种优化器Optimizer

十二、卷积神经网络CNN应用

1.CNN卷积神经网络

2.卷积层、池化层(均值池化、最大池化)

3.CNN手写数字案例


十三、长短时记忆网络LSTM应用

1.RNN循环神经网络

2.长短时记忆网络LSTM

3.LSTM应用案例


十四、图像识别模型项目实战

1.图像数据增强

2.用自己收集的数据训练图像识别模型

3.使用迁移学习完成图像分类

十五、自然语言处理项目实战

1.自然语言处理项目介绍

2.word2vec介绍

3.用CNN训练一个新的文本分类模型

4.用LSTM训练一个新的文本分类模型


十六、人脸识别项目实战

1.人脸识别任务介绍

2.人脸检测模型MTCNN

3.人脸识别算法FaceNet介绍

4.训练自己的人脸识别模型目标检测算法标签标注


八、报名方式

联系人:冠   楠            Q   Q:1549935216

   

邮箱:1549935216@qq.com       微 信:18311050656


         报名回执表

单位名称

                部门、学院:

通讯地址



学员姓名

部门职务

性别

   

联系电话及手机

培训日期







1微信支付               2口支付宝支付          3汇款、转账方式

本次培训感兴趣的内容:

python与人工智能”是否有基础:   口有    口否

参会学员签名:                                       



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      E-mail: 1549935216@qq.com(报名中心)     电话/微信:18311050656


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