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“Python 人工智能与机器学习核心技术应用”培训通知

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bjssyh 发表于 2019-8-5 23:06:57 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
关于举办“Python 人工智能与机器学习核心技术应用”会议通知
(可颁发工业和信息化部证书)
各企事业单位、高等院校及科研院所:
随着人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud Computing、高性能计算HPC等计算机科学技术的发展和应用的普及,越来越多的企业寻求更加强大的深度学习能力。深度学习受到了学术界和工业界的高度关注。目前,微软、腾讯、谷歌、Facebook、百度、阿里等把深度学习作为未来工业和互联网发展的研究重心,中国科学院、清华大学、北京大学等高校和科研院所成立专业研究中心和实验室把深度学习进行科学技术成果转化,推动了深度学习在各行业的应用与发展。
Python 是一种面向对象的,动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,既可以用于快速开发程序,也可以用于开发大规模软件,特别适合完成高层任务。随着 NumPy、SciPy 等众多程序库的开发,Python 越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件 MATLAB 相比,Python 是一门真正的通用程序设计语言。它有众多程序库的支持,并支持多种平台,完全免费,开放源码。机器学习(数据挖掘)是从大量数据中挖掘隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系,并用这些知识和规则建立模型预测信息。机器学习有助于发现自然规律,解释已知的现象,预测未知的结果,因此机器学习已成为当代科学研究的崭新的研究方法。
特邀机器学习学术和研发领域一线专家共同举办“Python人工智能与机器学习核心技术与应用会议”本次会议主打理论结合实践主题,课程强调动手操作,内容以代码落地为主,以理论讲解为根,以公式推导为辅。具体事宜如下:
二、时间地点:2019. 9. 5 —— 2019. 9. 8  北京*高校
              (时间安排:第一天报到、授课三天、大学机房授课)
三、会议目标
通过课程学习,可以掌握理解机器学习的思维方式和关键技术及算法;了解机器学习和深度学习在当前工业界的落地应用;掌握TensoRFlow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;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。
四、主讲专家
AI创业公司创始人。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。
五、参会对象
全国从事人工智能、机器学习、深度学习、大数据挖掘、计算机视觉、人脸识别、 类脑智能、等领域相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生等相关人员,以及深度学习爱好者等相关人员;


Python 人工智能与机器学习—课题大纲
时间
大章节
小章节
2019-09-06 9:00-11:30
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
2019-09-06 11:30-12:00
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
2019-09-06 14:00-15:00
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
7.非线性回归
案例:葡萄酒质量和时间的关系
2019-09-06 15:00-15:30
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
2019-09-06 15:30-16:00
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
2019-09-06 16:00-16:30
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
2019-09-06 16:30-17:00
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
2019-09-07 9:00-9:30
八、支持向量机
1.SVM算法介绍
案例:SVM完成人脸识别应用
2019-09-07
9:30-10:00
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
2019-09-07 10:00-12:00
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
2019-09-07  14:00-17:00
十一、Tensorflow基础应用
1.Tensorflow安装
2.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed
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
2019-09-08 9:00-10:00
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
2019-09-08 10:00-11:00
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
2019-09-08 11:00-12:00
十四、Google图像识别模型inception-v3项目实战
1.使用训练好的inception-v3完成图像识别
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
2019-09-08 13:00-14:30
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
2019-09-08 14:30-16:00
十六、目标检测项目实战
1.目标检测项目简介
2.R-CNN模型详解
3.SPPNET模型详解
4.Fast-RCNN模型详解
5.Faster-RCNN模型详解
6.Tensorflow实现Faster-RCNN目标检测
7.测试目标检测模型效果、目标检测算法标签标注
六、参会费用
统一收费3900元/人(含培训费、资料费、证书认证费、指导费、发票费、午餐费等)住宿可统一安排,费用自理。       
七、颁发证书      参加学员通过考试后可获得:  (三种可选其一)
A :工信部颁发《人工智能工程师》职业技能水平证书,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。工信部-职业技能证书
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
B:“工信部颁发《机器学习应用工程师》职业技能水平证书,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。工信部-职业技能证书
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。
C“工信部”颁发《深度学习开发与应用工程师》职业技能水平证书,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。工信部-职业技能证书
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。
[size=14.0000pt]八、报名方式
联系人:冠                手机:18311050656  (同微信)  
      
Python 人工智能与机器学习报名回执表
单位名称:
通讯地址:
邮政编码:
发票类型:   [size=12.0000pt]¨ 培训费              [size=12.0000pt]¨会务费              [size=12.0000pt]¨会议费      
发票抬头:
纳税人识别号:
学员姓名:
性别:
学院/部门:
研究方向:
联系方式:
邮箱:
[size=12.0000pt]
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[size=12.0000pt]
缴费方式:   [size=12.0000pt]¨转账汇款    [size=12.0000pt]¨现场刷卡    [size=12.0000pt]¨现金支付     [size=12.0000pt]¨支付宝(或微信支付)   
注:请详细填写此信息发至会务处
住宿安排:       [size=12.0000pt]¨是         [size=12.0000pt]¨[size=12.0000pt]否
房间类型: [size=12.0000pt]¨标准间   [size=12.0000pt]¨大床房   [size=12.0000pt]¨ 家庭房
入住时间:        住宿天数:      
希望通过培训解决哪些问题:
问题一:
问题二:
注:请各单位、学校及科研院所把参会人员报名表填好发送至会务处,会务人员会把具体的上课地点和乘车路线发给您,方便您行程安排。

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