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人工智能機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)案例及應(yīng)用

課程編號:22049

課程價格:¥21200/天

課程時長:2 天

課程人氣:910

行業(yè)類別:不限行業(yè)     

專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:趙衛(wèi)東

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】
企業(yè)中高層管理人員

【培訓(xùn)收益】
任正非說:如果我們不想死,就要向最優(yōu)秀的人和組織學(xué)習(xí),否則怎么能先進呢?該項目可以零距離接觸,感悟其優(yōu)秀文化,學(xué)習(xí)其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。

 

章節(jié)

內(nèi)    容

第一節(jié)

第一節(jié):機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)與TensorFlow

1.1 numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用;

1.2 scikit-learn的介紹和典型使用;

1.3 多元線性回歸;   1.4 Logistics回歸與Softmax回歸;

1.5 決策樹和隨機森林; 1.6 SVM;

1.7 多種聚類的原理和調(diào)參;1.8 TensorFlow典型應(yīng)用;

1.9 典型圖像處理;        1.10 多項式擬合;

1.11快速傅里葉變換FFT;  1.12 奇異值分解SVD;

1.13 Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網(wǎng)絡(luò);

第一節(jié):代碼和案例實踐

1.1股票交易數(shù)據(jù)的 (指數(shù))移動平均線與預(yù)測;

1.2無人機圖像的風(fēng)機葉片缺陷檢測和識別系統(tǒng);

1.3環(huán)保檢測數(shù)據(jù)異常檢測和分析;

1.4股票數(shù)據(jù)分析;

1.5社會學(xué)人群收入預(yù)測;

1.6葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹/隨機森林分類;

1.7泰坦尼克乘客存活率估計;

第二節(jié)

 

第二節(jié):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),濾波器,卷積;

2.2 池化,激活函數(shù),反向傳播;

2.3 目標(biāo)分類與識別、目標(biāo)檢測與追蹤;

2.4 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet;

2.5 Inception-V3/V4;  2.6 ResNet、DenseNet;

第二節(jié):代碼和案例實踐

2.1 數(shù)字圖片分類;

2.2 卷積核與特征提取;

2.3 以圖搜圖;         2.4 人證合一;

2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享;

第三節(jié)

第三節(jié):圖像視頻的定位與識別

3.1 視頻關(guān)鍵幀處理;          3.2 物體檢測與定位;

3.3 RCNN,F(xiàn)ast-RCNN,F(xiàn)aster-RCNN,MaskRCNN;

3.4 YOLO;                   3.5 FaceNet;

第三節(jié):代碼和案例實踐:

3.1 遷移學(xué)習(xí);               3.2 人臉檢測;

3.3 OCR字體定位和識別;      3.4睿客識云;

3.5 氣象識別;

 

 

章節(jié)

內(nèi)    容

第四節(jié)

第四節(jié):循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

4.1 RNN基本原理;             4.2 LSTM、GRU;

4.3 Attention;                4.4 CNN+LSTM模型;

4.5 Bi-LSTM雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);

4.6 編碼器與解碼器結(jié)構(gòu);

4.7 特征提取:word2vec;      4.8 Seq2seq模型;

第四節(jié):代碼和案例實踐:

4.1 看圖說話;    4.2 視頻理解;     4.3 藏頭詩生成;

4.4 問答對話系統(tǒng);                   4.5 OCR;

4.6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享;

第五節(jié)

第五節(jié):自然語言處理

5.1 語言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram; 5.2分詞/詞性標(biāo)注;

5.3 詞向量;     5.4文本分類;       5.5機器翻譯;

5.6 文本摘要;   5.7閱讀理解;       5.8 情感分析;

第五節(jié):代碼和案例實踐:

5.1 HMM分詞;                   5.2 問答系統(tǒng);

5.3 文本摘要的生成;        5.4智能對話系統(tǒng)和SeqSeq模型;

5.5 閱讀理解的實現(xiàn)與Attention;

第六節(jié)

第六節(jié):生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN和強化學(xué)習(xí)RL

6.1 生成與判別;  6.2生成模型:貝葉斯、HMM到深度生成模型;

6.3 GAN對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);      6.4 DCGAN;

6.5 Conditional GAN;   6.6 InfoGan;  6.7Wasserstein GAN;

6.8 馬爾科夫決策過程;       6.9 貝爾曼方程、最優(yōu)策略;

6.10 策略迭代、值迭代;      6.11 Q Learning;

6.12 SarsaLamda;            6.13 DQN;

6.14 A3C;                   6.15 ELF;

第六節(jié)

第六節(jié):代碼和案例實踐:

6.1 圖片生成;        6.2 看圖說話;    6.3 OpenAI;

6.4 飛翔的小鳥游戲;  6.5 基于增強學(xué)習(xí)的游戲?qū)W習(xí);

6.6 DQN的實現(xiàn);

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