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課程介紹:

為響應(yīng)工業(yè)和信息化部信息化高端人才培養(yǎng)的號召,名課堂特推出了python+人工智能高級實戰(zhàn)培訓班，整個課程包含6大模塊內(nèi)容，從Python開始，快速掌握語言與必備工具庫，對機器學習算法進行原理推導與實例解讀，結(jié)合案例將機器學習應(yīng)用到真是數(shù)據(jù)集中，通過案例演示如何應(yīng)用Python庫進行建模與評估工作。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過度到深度學習，結(jié)合深度學習框架實例演示如何使用Tensorflow與Caffe兩大框架并將其應(yīng)用到實際的項目中。通過本課程的學習，讓學員真正的達到并實現(xiàn)學以致用的目的。

課程收益:

1.掌握Python基礎(chǔ)語言風格與常用庫使用方法;

2.理解并掌握經(jīng)典算法原理；

3.理解機器學習算法工作原理與應(yīng)用場景；

4.掌握Scikit-Learn庫的建模與評估；

5.掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識；

6.掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用技巧與細節(jié)分析；

7.通過大量實際案例使學員真正掌握Caffe與Tensorflow框架在工作中的用法。

課程特色:

1.機器學習+深度學習面面俱到，算法與實踐相結(jié)合;

2.錄播課程隨到隨學，直播答疑后顧無憂;

3.提供所有數(shù)據(jù)與代碼，輕松復現(xiàn);

4.風格通俗易懂，適合快速上手。

課程大綱:

第一天上午

第一模塊：Python必備庫快速入門

1.Python語言基礎(chǔ)快速入門

2.科學計算庫Numpy

3.數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas

4.可視化庫Matplotlib

人工智能必備Python基礎(chǔ)，快速掌握語言風格與常用庫使用方法。

第一天下午

第二模塊：機器學習經(jīng)典算法(一)

1.線性回歸

2.邏輯回歸

3.決策樹

4.隨機森林

5.支持向量機

第二天上午

第二模塊：機器學習經(jīng)典算法(二)

6.Xgboost

7.聚類

8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

9.PCA與SVD

10.詞向量模型Word2vec

機器學習必備經(jīng)典算法原理推導,實例闡述機器學習算法工作原理與應(yīng)用場景。

第二天下午

第三模塊：機器學習案例實戰(zhàn)

1.科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)

2.泰坦尼克號船員獲救預測

3.信用卡欺詐檢測

4.鳶尾花數(shù)據(jù)集分類

5.Mnist手寫字體識別

6.員工離職與股價預測

基于真實數(shù)據(jù)集，使用scikit-learn庫進行建模與評估工作，從零開始，代碼實戰(zhàn)。

第三天上午

第四模塊：決勝AI深度學習必備原理

1.深度學習發(fā)展與應(yīng)用

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解

5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技巧與細節(jié)

6.強化學習原理與實踐

從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識點入手，分模塊講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細節(jié)，由淺入深過渡到深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，技巧與細節(jié)分析。

第三天下午

第五模塊：深度學習必備框架

1.Tensorflow基礎(chǔ)操作

2.Tensorflow建立機器學習模型

3.Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解

4.基于Tensorflow的CNN與RNN模型

5.Caffe框架配置參數(shù)詳解

6.Caffe兩種常用數(shù)據(jù)源制作

7.Caffe技巧與應(yīng)用

深度學習兩大神器Caffe與Tensorflow實戰(zhàn)，代碼示例演示如何應(yīng)用框架進行深度學習建模任務(wù)。

第四天上午

第六模塊：

深度學習項目實戰(zhàn)（一）

1.驗證碼識別（基于Tensorflow）

2.文本分類（基于Tensorflow）

3.圖像風格轉(zhuǎn)換（基于Tensorflow）

第四天下午

深度學習項目實戰(zhàn)（二）

4.詞向量模型Word2vec（基于Tensorflow）

5.強化學習讓AI自己玩游戲（基于Tensorflow）

6.人臉檢測（基于Caffe）

7.人臉關(guān)鍵點定位（基于Caffe）

基于深度學習框架Tensorflow與Caffe從數(shù)據(jù)源制作開始進行數(shù)據(jù)預處理與網(wǎng)絡(luò)模型訓練，完整演示如何應(yīng)用深度學習到實際任務(wù)中。

第五天學習考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流

唐老師

唐老師 計算機博士，專注于機器學習與計算機視覺領(lǐng)域，深度學習領(lǐng)域一線實戰(zhàn)專家。參與多個國家級計算機視覺項目，多年數(shù)據(jù)領(lǐng)域培訓經(jīng)驗，豐富的教學講解經(jīng)驗，出品多套機器學習與深度學習系列課程，課程生動形象，風格通俗易懂。

江老師 解放軍信息工程大學計算機碩士，人工智能專家，RedHat授權(quán)講師，華為（新疆）售前工程師，甲骨文開發(fā)工程師、售前工程師。

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