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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2019机器学习与深度学习实战培训(10月深圳班) 更新时间:2019-10-14T17:36:02

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2019机器学习与深度学习实战培训(10月深圳班)
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2019机器学习与深度学习实战培训(10月深圳班) 已过期

会议时间:2019-10-24 08:00至 2019-10-28 18:00结束

会议地点: 深圳  详细地址会前通知  

会议规模:暂无

主办单位: 北京中培伟业管理咨询有限公司

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机器学习与深度学习实战培训(10月深圳班)

        2019机器学习与深度学习实战培训(10月深圳班)宣传图

        课程简介:

        课程中通过细致讲解,使学员掌握该技术的本质。具体收益包括:

        1. 回归算法理论与实战;

        2. 决策树算法理论与实战;

        3. 集成学习算法理论与实战;

        4. KNN算法和决策树算法理论与实战;

        5. 聚类算法理论与实战;

        6. 神经网络算法;

        7.Tensorflow;

        8. 生成式对抗网络GANs。

        查看更多

        北京中培伟业管理咨询有限公司 北京中培伟业管理咨询有限公司

        北京中培伟业管理咨询有限公司(以下简称“中培”)成立于2006年,其主营业务面向大中型企业的IT规划咨询业务和面向高端IT人才的培训类业务,其中咨询业务涉及大型集团化企业的IT战略规划、IT架构规划、IT综合管控等领域,培训业务涉及线上线下各种高级IT技术和管理类课程体系。借助于其优质的专家资源池和互联网平台,中培已经为众多的世界500强企业、国有大中型集团化企业、国际知名互联网企业提供过高质量的信息化战略规划、组织架构规划、科技人才管理、信息技术架构规划、信息系统开发和运维管理、信息化能力评测的相关培训与咨询服务。

        会议日程

        (最终日程以会议现场为准)


        课程安排

        第一天上午

        1、机器学习简介

        回归算法理论与实战: 1.一元线性回归 2.代价函数 3.梯度下降法 4.使用梯度下降法实现一元线性回归 5.标准方程法 6.使用sklearn实现一元线性回归 7.多元线性回归 8.使用sklearn实现多元线性回归 9.特征缩放,交叉验证法 10.过拟合正则化 11.岭回归 12.sklearn实现岭回归 13.LASSO回归 14.sklearn实现LASSO回归

        第一天下午

        1、决策树算法理论与实战 集成学习算法理论与实战

        15.决策树-信息熵,ID3,C4.5算法介绍 16.sklearn实现决策树 17.决策树-CART算法 18.决策树应用 19.Bagging介绍与使用 20.随机森林介绍与使用 21.Adaboost介绍与使用 22.Stacking和Voting介绍与使用

        第二天上午

        1、KNN算法和决策树算法理论与实战 聚类算法理论与实战

        1.KNN算法介绍 2.python实现knn算法 3.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类 4.k-means算法原理 5.k-means算法实现 6.DBSCAN算法原理 7.DBSCAN算法实现

        第二天下午

        1、神经网络算法

        8.神经网络基本原理 9.单层感知器程序 10.线性神经网络 11.激活函数,损失函数和梯度下降法 12.线性神经网络异或问题 13.BP神经网络介绍 14.BP算法推导 15.BP神经网络解决异或问题 16.BP算法完成手写数字识别 16.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别 17.GOOGLE神经网络平台

        第三天上午

        1、Tensorflow(一)

        1.深度学习框架介绍 2.Tensorflow安装 3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed 4.Tensorflow线性回归 5.Tensorflow非线性回归 6.Mnist数据集合Softmax讲解 7.使用BP神经网络搭建手写数字识别 8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

        第三天下午

        1、Tensorflow(二)

        9.过拟合,正则化,Dropout 10.各种优化器Optimizer 11.改进手写数字识别网络 12.卷积神经网络CNN的介绍 13.使用CNN解决手写数字识别 14.长短时记忆网络LSTM介绍 15.LSTM的使用 16.模型保存与载入

        第四天上午

        1、图像识别项目 图像识别项目 验证码识别项目

        1.介绍Google图像识别模型Inception-v3 2.使用Inception-v3做图像识别 3.训练自己的图像识别模型 4.多任务学习介绍 5.生存验证码图片 6.构建验证码识别模型

        第四天下午

        1、文本分类项目 生成式对抗网络GANs

        7.文本分类任务介绍 8.word2vec介绍 9.使用CNN完成文本分类 10.使用LSTM完成文本分类 11.GANs介绍 12.使用tensorflow完成GANs

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        会议嘉宾


        即将更新,敬请期待

        参会指南

        会议门票


        会务费:9800元/人,赠免费定制方案,赠专家在线答疑。

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        温馨提示
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        会议支持:

        • 会员折扣
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          具体折扣标准请参见plus会员页面
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          仅PC站支持。
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          根据会员等级的不同,每抵用1元可使用的积分也不一样,具体可参见PLUS会员页面。 仅PC站支持。

        部分参会单位

        主办方没有公开参会单位

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