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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2019 MATLAB机器学习核心技术实践培训班(1月北京班) 更新时间:2019-09-06T09:24:58

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2019 MATLAB机器学习核心技术实践培训班(1月北京班)
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2019 MATLAB机器学习核心技术实践培训班(1月北京班) 已过期

会议时间:2019-01-17 08:00至 2019-01-20 18:00结束

会议地点: 北京  详细地址会前通知  

会议规模:暂无

主办单位: 中国管理科学研究院职业资格认证培训中心

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

行业热销热门关注看了又看 换一换

        会议介绍

        会议内容 主办方介绍


        2019 MATLAB机器学习核心技术实践培训班(1月北京班)

        2019 MATLAB机器学习核心技术实践培训班(1月北京班)宣传图

        各企事业单位、高等院校及科研院所:

        现代科技突飞猛进,技术更新日新月异。越来越多的企业及科研单位寻求更加强大的数据分析及图像处理能力。MATLAB能将数值分析、矩阵计算、数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学领域的学者、工作设计人员提供了一种全面的解决方案,摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式,使得MATLAB成为国际先进的科学计算软件,全球数以百万计的工程师和科学家使用MATLAB来分析和设计可改变世界的系统和产品。机器学习又是研究统计学、人工智能、数学、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性、工业控制和如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。

        中国管理科学研究院职业资格认证培训中心特举办“MATLAB机器学习核心技术实践培训班”。培训内容以科研和工程中典型的实例为主线,系统的从实际工作中疑难出发,同时进行深入的计算应用讨论,帮助参加学员掌握、利用MATLAB这一软件平台和机器学习实践经验进行工程设计及科研研发工作。

        由北京中际英才文化传媒有限公司和北京宏盛元亨文化交流中心具体承办,相关事宜通知如下:

        一、课程目标:

        1,课程定位为上机实战操作培训,基于代码和案例,边讲解边实践操作。

        2,通过本课程的学习,能够使学员熟练掌握MATLAB软件原理、技巧及方法。

        3,具备使用MATLAB软件解决工作和学习中相关问题的能力。

        4,以丰富的案例分析讲解如何利用MATLAB完成机器学习领域回归分析、决策树、支持向量机、人工神经网络等监督学习和聚类分析、关联规则等非监督学习等内容。

        时间地点:  

        2019年01月17日—— 2019年01月20日   北 京

        (时间安排:1月17日-20日,连续4天课程、大学机房授课)

        培训地点:北京航空航天大学-新主楼机房(B座)

        课程特色:

        1,资深专家深入讲解MATLAB相关操作技能;由浅入深、从理论到实践全面解析;

        2,专家学员互动、答疑解惑、分享经验;专家推荐经典学习书籍、网络资源等。

        3,机房里上机实操培训,学习效率有保证。

        4,机器学习科技成果演练及平台展示。

        授课方式:

        1、理论解析;     2、案例讲解分析;     3、上机操作;

        参会对象:

        各省市、自治区从事人工智能、大数据、物联网、机器学习、深度学习、工程计算、控制设计、医疗卫生、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域相关人员;各国内、省市重点大学相关专业的研究生及老师。

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        中国管理科学研究院职业资格认证培训中心 中国管理科学研究院职业资格认证培训中心

        中国管理科学研究院职业资格认证培训中心是依照国务院有关指示精神,并经过中国管理科学研究院专家、领导们严格考察、审核批准后,并由研究院专家、领导们剪彩,挂牌成立的国家事业性直属分支机构。

        会议日程

        (最终日程以会议现场为准)


        课程大纲:

        主题:

        课程

        培训内容

        一:MATLA基础知识

        第一讲 安装与界面

        第二讲 基础知识

        第三讲 基础绘图

        第四讲 上机实操

        1:MATLAB简介

        2:MATLAB界面

        3:基本运算   

        4:基本数据类型

        5:绘制线条   

        6:标题、图例和坐标系

        7:交互式绘图

        二:MATLAB访问文件和数据库

        第五讲 程序设计

        第六讲 数据类型

        第七讲 数学运算

        第八讲 上机实操

        8:函数和脚本

        9:程序控制命令

        10:调试程序     

        11:结构

        12:单元数组     

        13:函数句柄

        14:初等数学     

        15:线性代数

        16:统计和随机数

        三:MATLAB数据和文件管理

        第九讲 数据管理

        第十讲 文件管理

        第十一讲 符号运算

        第十二讲 上机实操

        17:工作空间

        18:读写Excel文件

        19:读写文本文件

        20:读写原始格式文件

        21:读写音频文件和音频设备

        22:文件操作       

        23:搜索路径

        24:操作系统命令   

        25:访问互联网

        26:数学运算       

        27:简易绘图

        四:MATLAB数据和程序可视化、图像处理

        第十三讲 初级数据可视化

        第十四讲 高级数据可视化

        第十五讲 Simulink仿真

        第十六讲 图像处理

        第十七讲 上机实操

        28:句柄图形

        29:二维数据可视化

        30:三维数据可视化

        31:生成动画      

        32:三维场景控制

        33:Simulink使用方法

        34:Simulink例题讲解

        35:读写图像文件  

        36:读写视频文件

        37:图像降噪      

        38:灰度均衡

        五:MATLAB经典应用技术

        第十八讲 数值计算

        第十九讲 插值与拟合

        第二十讲 最优化技术

        第二十一讲 上机实操

        39:数值微积分   

        40:解微分方程

        41:插值         

        42:拟合

        43:线性规划     

        44:最大值最小化

        45:有约束的非线性优化

        六:MATLAB智能优化和机器学习

        第二十二讲 智能优化技术

        第二十三讲 有监督模式分类

        第二十四讲 无监督机器学习

        第二十五讲 上机实操

        46:粒子群优化    

        47:遗传算法

        48:蚁群算法

        49:最小二乘      

        50:支持向量机

        51:集成分类      

        52:异常检测

        53:无监督降维    

        54:自动聚类

        七:MATLAB神经网络和深度学习

        第二十六讲 经典神经网络

        第二十七讲 深度学习和卷积神经网络

        第二十八讲 上机实操

        56:BP神经网络   

        56:径向基神经网络

        57:竞争型神经网络

        58:反馈型神经网络

        59:深度学习      

        60:卷积神经网络

        八:MATLAB高级编程技术

        第二十九讲 图形界面设计

        第三十讲 程序优化

        第三十一讲 上机实操

        61:GUI使用方法    

        62:GUI例题讲解

        63:程序效率

        64:矢量化和矩阵化  

        65:空间换时间

        66:处理异常情况

        九:辅助课程

        第三十二讲 必备小工具

        67:如何查阅文献资料?

        68:如何高效率撰写专业论文?

        69:从审稿人的角度看,SCI 期刊论文需要具备哪些要素?

        70:如何提炼与挖掘创新点?

        71:建立通讯录、微信群(课后免费技术指导)

        72:配备参考书和开发教材,便于课后逐步提高能力。

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        会议嘉宾


        即将更新,敬请期待

        参会指南

        会议门票


        费用标准:

        A类,每人3900元(含培训费、资料费、证书、午餐费)住宿可统一安排,费用自理。

        B类,每人4580元(含培训费、资料费、证书、午餐费)住宿可统一安排,费用自理。

        颁发证书:

        参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:

         A类,由中国管理科学研究院职业资格认证培训中心颁发《MATLAB机器学习应用工程师》(高级)专业技能资格证书,官方网站查询,该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。

         B类,由人力资源与社会保障部高级公务员培训中心颁发的《深度学习工程师》证书,中国国家人事人才网查询,该证书直接纳入人才数据库。(加上A类共两本证书)。

            注:请学员带两寸彩照两张(背面注明姓名)、身份证复印件和学历证明复印件各两张。

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        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。

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