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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2018机器学习与深度学习案例实践班 更新时间:2018-07-20T16:31:36

2018机器学习与深度学习案例实践班
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2018机器学习与深度学习案例实践班 已过期

会议时间:2018-08-08 08:00至 2018-08-12 18:00结束

会议地点: 杭州  万商国际酒店  

会议规模:50人

主办单位: 北京中科软培科技有限公司

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        会议通知

        会议内容 主办方介绍


        2018机器学习与深度学习案例实践班

        2018机器学习与深度学习案例实践班宣传图

        关于“机器学习深度学习案例实践班”通知

        各有关单位:

        为进一步推动高等院校机器学习与深度学习教学工作的开展,加强国内各高等院校同行间的交流,培养国内的师资力量,将机器学习与深度学习的最新实训内容带入课堂,特举办“机器学习与深度学习案例实践班”,具体由北京中科软培科技有限公司举办网址,本次培训由权威师资主讲,培训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。

        一、培训目的:

        通过课程学习,可以理解机器学习的思维方式和关键技术;了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用;能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。

        二、时间地点:

        2018年8月8日-12日   7日报到    杭州

        三、培训对象:各高等院校数据科学相关专业、计算机科学技术、网络工程、软件工程、信息工程、信息管理、、统计学专业、应用数学专业、经济管理专业、市场营销专业等科研、教学带头人,骨干教师、博士生、硕士生;各高校教务处、科研处、信息中心、实验中心领导。对机器学习技术有兴趣和需求,愿意进行深入钻研的从业人员。                                                                                                   

        四、颁发证书:

        参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:

        工业和信息化部全国网络与信息技术考试管理中心中心颁发的-深度学习技能证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

        注:请学员带二寸彩照2张(背面注明姓名)、身份证复印件一张。

        查看更多

        北京中科软培科技有限公司 北京中科软培科技有限公司

        中科软培主要从事IT方向的前沿技术培训,本着为用户创造真正价值,围绕以用户为中心的价值观不断探索,在机器学习,深度学习,大数据、R语言、虚拟现实、增强现实等领域形成了完善的课程体系。学以致用,全部课程均已实战为主,采用理论与实战相结合的方式,实用的课程设计、精心施教的专家团队、严格的教学把关、细心周到的后期咨询,赢得众多客户的好评。

        会议日程

        (最终日程以会议现场为准)





         

         

         

         

         

         

         

         

        Python与TensorFlow


        解释器Python2.7/3.6与IDE:Anaconda/Pycharm

        列表/元组/字典/类/文件

        numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用

        scikit-learn的介绍和典型使用

        TensorFlow典型应用

        典型图像处理

        多种数学曲线

        多项式拟合

        快速傅里叶变换FFT

        奇异值分解SVD

        Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络

         

         

         

         

        代码和案例实践:

        卷积与(指数)移动平均线

        股票数据分析

        缺失数据的处理

        环境数据异常检测和分析






         

         

         

         

         

         

         

         

         

        回归分析






        线性回归

        Logistic/Softmax回归

        广义线性回归

        L1/L2正则化

        Ridge与LASSO

        Elastic Net

        梯度下降算法:BGD与SGD

        特征选择与过拟合

        Softmax回归的概念源头

        最大熵模型

        K-L散度


        代码和案例实践:

        1.股票数据的特征提取和应用

        2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率预测

        3.环境检测数据异常分析和预测

        4.模糊数据查询和数据校正方法

        5.PCA与鸢尾花数据分类

        6.二手车数据特征选择与算法模型比较

        7.广告投入与销售额回归分析

        8.鸢尾花数据集的分类

        9.TensorFlow实现线性回归

        10.TensorFlow实现Logistic回归

        10.TensorFlow实现Logistic回归


         

         

         

         

        决策树和随机森林


        熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息

        最大似然估计与最大熵模型

        ID3、C4.5、CART详解

        决策树的正则化

        预剪枝和后剪枝

        Bagging

        随机森林

        不平衡数据集的处理

        利用随机森林做特征选择

        使用随机森林计算样本相似度

        异常值检测

         

         

        代码和案例实践:

        1.随机森林与特征选择

        2.决策树应用于回归

        3.多标记的决策树回归

        4.决策树和随机森林的可视化

        5.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类

        6.泰坦尼克乘客存活率估计



         

         

         

        SVM



        线性可分支持向量机

        软间隔

        损失函数的理解

        核函数的原理和选择

        SMO算法

        支持向量回归SVR

        多分类SVM

        代码和案例实践:

        1.原始数据和特征提取

        2.调用开源库函数完成SVM

        4.葡萄酒数据分类

        5.数字图像的手写体识别

        5.MNIST手写体识别

        6.SVR用于时间序列曲线预测

        7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较


         

         

         

         

        卷积神经网络CNN

        神经网络结构,滤波器,卷积

        池化,激活函数,反向传播

        目标分类与识别、目标检测与追踪

        AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet

        Inception-V3/V4

        ResNet、DenseNet

        代码和案例实践:

        数字图片分类

        卷积核与特征提取

        以图搜图

        人证合一

        卷积神经网络调参经验分享


         

         

        图像视频的定位与识别

        视频关键帧处理

        物体检测与定位

        RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN

        YOLO

        FaceNet

        代码和案例实践:

        迁移学习

        人脸检测

        OCR字体定位和识别

        睿客识云

        气象识别



         

         

         

         

        循环神经网络RNN


        RNN基本原理

        LSTM、GRU

        Attention

        CNN+LSTM模型

        Bi-LSTM双向循环神经网络结构

        编码器与解码器结构

        特征提取:word2vec

        Seq2seq模型

         

        代码和案例实践:

        看图说话

        视频理解

        藏头诗生成

        问答对话系统

        OCR

        循环神经网络调参经验分享



         

         

         

         

         

         

        自然语言处理

        语言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram

        分词

        词性标注

        依存句法分析

        语义关系抽取

        词向量

        文本分类

        机器翻译

        文本摘要

        阅读理解

        问答系统

        情感分析

        代码和案例实践:

        输入法设计

        HMM分词

        文本摘要的生成

        智能对话系统和SeqSeq模型

        阅读理解的实现与Attention



         

         

         

        生成对抗网络GAN

        生成与判别

        生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型

        GAN对抗生成神经网络

        DCGAN

        Conditional GAN

        InfoGan

        Wasserstein GAN

        代码和案例实践:

        图片生成

        看图说话

        对抗生成神经网络调参经验分享


         

         

         

         

        强化学习RL

         

        为何使用增强学习

        马尔科夫决策过程

        贝尔曼方程、最优策略

        策略迭代、值迭代

        Q Learning

        SarsaLamda

        DQN

        A3C

        ELF

        代码和案例实践:

        OpenAI

        飞翔的小鸟游戏

        基于增强学习的游戏学习

        DQN的实现

        查看更多

        会议嘉宾

        (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        主讲专家:

        邹博,中国科学院副研究员,天津大学软件学院创业导师,成立中国科学院邹博人工智能研究中心(杭州站),在翔创、天识、睿客邦等公司担任技术顾问,研究方向机器学习、深度学习、计算几何,应用于大型气象设备图像与文本挖掘、股票交易与预测、量子化学医药路径寻

        优、传统农资产品价格预测和决策等领域。

        查看更多

        参会指南

        会议门票 场馆介绍


        ¥RMB:4800元/人(含报名费、证书费、培训费、教材费、资料费)食宿统一安排费用自理。

        查看更多

        万商国际酒店 万商国际酒店

        交通指南:

        交通信息

        路线下沙开发区及高教园区

        步行距离870米(约13分钟)

        路线萧山国际机场

        驾车距离19.7公里(约24分钟)

        路线杭州东站

        驾车距离14.1公里(约23分钟)

        路线杭州火车站

        驾车距离18.1公里(约28分钟)

        路线市中心

        驾车距离18.8公里(约26分钟)

        路线杭州神博乐园

        驾车距离11.5公里(约19分钟)

        路线下沙大学生夜市

        驾车距离4.6公里(约11分钟)


        杭州万商国际酒店所处下沙新城大厦北楼,毗邻下沙大学城、高沙商业中心、邵逸夫医院、钱塘江,周边商业、娱乐、餐饮、教育等配套齐全。
        杭州万商国际酒店拥有各式精美客房,风格极富现代时尚魅力,配设全景落地窗、中央空调、高档棉织品、健康荞麦枕等。酒店设有大型停车场,为您打造商务及休闲旅游的尊享空间。

        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        部分参会单位

        主办方没有公开参会单位

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