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課程中通過細致講解，使學員掌握該技術的本質。具體收益包括：

1、回歸算法理論與實戰(zhàn)；

2、決策樹算法理論與實戰(zhàn)；

3、集成學習算法理論與實戰(zhàn)；

4、KNN算法和決策樹算法理論與實戰(zhàn)；

5、聚類算法理論與實戰(zhàn)；

6、神經(jīng)網(wǎng)絡算法；

7、Tensorflow；

8、生成式對抗網(wǎng)絡GANs。

 

線性回歸實現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)預測 

1、線性回歸介紹與公式推導 

2、多變量線性歸回與梯度下降 

3、線性回歸預測銷售數(shù)據(jù) 

4、數(shù)據(jù)升維與PCA降維 

5、數(shù)據(jù)歸一化與模型優(yōu)化 

6、欠擬合與過擬合 

7、訓練結果的可視化 

8、保存模型與再加載 

    

邏輯回歸之信用卡反欺詐預測

1、項目背景與需求分析 

2、特征工程之標準化 

3、基本預處理操作 

4、上采樣與下采樣 

5、混淆矩陣可視化函數(shù) 

6、模型的訓練與準確率,*率,召回率 

決策樹、集成學習識別銀行高風險貸款

1、信息增益與算法原理介紹 

2、數(shù)據(jù)分析、特征工程 

3、模型訓練與優(yōu)化參數(shù) 

4、隨機森林、正向激勵算法 

5、采用決策樹識別高風險貸款 

 

深度學習與深度神經(jīng)網(wǎng)絡實踐 

1、Tensorflow安裝 

2、Tensorlfow基礎知識 

3、Tensorflow線性回歸 

4、Tensorflow非線性回歸 

5、Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解 

6、使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡搭建手寫數(shù)字識別 

7、交叉熵(cross-entropy)講解和使用 

8、過擬合,正則化,Dropout 

9、各種優(yōu)化器Optimizer 

10、改進手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡  

11、模型保存與載入  

 

CIFAR圖形圖像識別項目

1、CIFAR項目需求介紹 

2、分析愛data_batch數(shù)據(jù)集 

3、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡介紹 

4、卷積、深度、池化、步長、激活函數(shù) 

－采用CNN完成CIFAR物體分類 

1、人臉識別數(shù)據(jù)集與算法介紹 

2、模型結構設計 

3、人臉損失函數(shù)設計 

4、模型與參數(shù)調優(yōu) 

 

Keras理論介紹*實戰(zhàn) 

1、Keras神經(jīng)網(wǎng)絡框架介紹 

2、基于Keras情感類分析 

3、動物分類器實現(xiàn) 

4、采用Keras實現(xiàn)非線性回歸 

5、生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡原理及應用 

6、模塊結構分析與優(yōu)化策略 

7、采用Keras重構TensorFlow項目 

 

OpenCV的人臉識別 

1、OpenVI*框架介紹與安裝測試 

2、OpenCV DNN中使用IE模塊加速 

3、轉化工具與IE模塊加速 

4、準備人臉數(shù)據(jù) 

5、CV掃描圖像、平滑、擴張實現(xiàn) 

6、DNN神經(jīng)網(wǎng)絡識別人臉 

7、測試與調優(yōu)操作 

8、基于Open CV DNN 構建車輛與車牌檢查模型 

 

YOYO目標識別框架介紹 

1、標檢測任務介紹 

2、RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介紹 

3、YOLO算法介紹 

4、目標分割任務介紹 

5、全卷積網(wǎng)絡 

6、雙線性上采樣 

7、特征金字塔 

8、Mask RCNN算法介紹 

9、目標分割項目實戰(zhàn)

 

知識表示與建模 

1、知識圖譜核心技術：知識推理 

2、知識圖譜應用場景與抽取概述介紹 

3、本體知識推理與任務分類 

4、實體與關系、事件抽取技術 

5、采用TxtCnn、CRF完成知識抽取 

6、采用RNN、LSTM完成知識抽取

知識存儲與問答機器人構建 

1、知識存儲neo4j常用數(shù)據(jù)庫 

2、Cyhper語言介紹 

3、采用Py操作Neo4j數(shù)據(jù)庫 

4、基于知識圖譜問答機器人構建

 

授課專家
劉老師  西安郵電學院計算機科學與技術本科專業(yè)，擁有著十幾年軟件研發(fā)經(jīng)驗，7年企業(yè)培訓經(jīng)驗，對Java、Python、區(qū)塊鏈等技術領域有獨特的研究，精通J2EE企業(yè)級開發(fā)技術。Java方向：設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數(shù)據(jù)推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術。區(qū)塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
王符偉  北京郵電大學軟件工程碩士，近10年的IT領域相關技術研究和項目開發(fā)工作，6年新東方、中國移動、中興能源和中培講師經(jīng)驗，參與*氣象軟件工程規(guī)范制定工作，對軟件技術演變歷史和趨勢有深入體驗，現(xiàn)任某軟件科技公司CEO。在長期軟件領域工作過程中，對軟件企業(yè)運作模式有深入研究，熟悉軟件質量保障標準ISO9003和軟件過程改進模型CMM/CMMI，在具體項目實施過程中總結經(jīng)驗，有深刻認識。創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術總監(jiān)。機器學習，深度學習領域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，知識圖譜，搜索相關的人工智能實際項目，研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經(jīng)驗，講課通俗易懂，代碼風格簡潔清晰。
通曉多種軟件設計和開發(fā)工具。對軟件開發(fā)整個流程非常熟悉，能根據(jù)項目特點定制具體軟件過程，并進行項目管理和監(jiān)控，有很強的軟件項目組織管理能力。對C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計算有比較深入的理解和應用，具有較強的移動互聯(lián)網(wǎng)應用需求分析和系統(tǒng)設計能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術，了解各種設計模式，能在具體項目中靈活運用。
覃老師  上海大學物理學碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術總監(jiān)。機器學習，深度學習領域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關的人工智能實際項目，研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經(jīng)驗，講課通俗易懂，代碼風格簡潔清晰。
王老師 計算機博士，深入理解傳統(tǒng)的計算機視覺方法與目前主流的深度學習算法，在圖像識別、目標檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進行了豐富的項目實戰(zhàn)。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗，熟悉大數(shù)據(jù)下的ETL與模型搭建，曾獨立負責美團用戶信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個模塊推薦算法搭建等項目。