机器学习和深度学习之实战进阶加深线上线下培训(8月北京)
时间:2021-08-26 09:00 至 2021-08-27 18:00
地点:北京
- 参会报名
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- 会议日程
- 会议嘉宾
- 参会指南
机器学习和深度学习之实战进阶加深线上线下培训(8月北京) 已过期会议时间:2021-08-26 09:00至 2021-08-27 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: 中科院计算所职业培训中心
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会议介绍
会议内容 主办方介绍
机器学习和深度学习之实战进阶加深线上线下培训(8月北京)宣传图
中国科学院计算技术研究所是国家专门的计算技术研究机构,同时也是中国信息化建设和人工智能建设的重要支撑单位,中科院计算所培训中心是致力于高端IT类人才培养及企业内训的专业培训机构。中心凭借科学院的强大师资力量,在总结多年大型软件开发和组织经验的基础上,自主研发出一整套课程体系,其目的是希望能够切实帮助中国软件企业培养高级软件技术人才,提升整体研发能力,迄今为止已先后为国家培养了数万名计算机专业人员,并先后为数千家大型国内外企业进行过专门的定制培训服务。
本课程的目的是在“机器学习和深度学习”知识的基础上,进一步深入学习和研究,从理论和实践两方面提升学员人工智能产品的研发能力。课程由完整的案例加上具体实现驱动,针对每一个专题,首先描述案例场景,然后把知识揉进具体实现过程,通过分析、改进、实现、总结归纳的循环,建立更加深入完整的知识和能力结构。这些知识和能力,对于研发更多领域的人工智能产品来说,具有很高的萃取价值。尽管本课程是一个进阶课程,但只要具备机器学习和深度学习的基本知识,都能在学习这个课程的过程中,获得比较大的收益。具体事宜通知如下:
培训时间、地点
时间:2021年8月26日-8月27日
线下:北京
线上:直播平台(全国)
培训对象
架构师、分析师、项目经理、高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像处理工程师、机器学习工程师、模式识别工程师以及未来可能从事人工智能研发的技术人员。
培训目的
1、深层次掌握人工智能理论,寻求人工智能研发的突破口,探知核心的秘密。
2、以实践为导向,萃取案例精化,加深理论知识,提高研发能力。
3、把握人工智能的新应用,理解人工智能领域发展趋势。
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会议日程 (最终日程以会议现场为准)
、培训内容
第一专题 机器学习项目进阶加深:实现与改进
1,支持向量机实现车牌识别:案例实现与分析改进
车牌数据预处理以及要注意的问题
特征提取及特征选择
单特征识别模型搭建
特征融合实现、改进及注意的问题
实现车牌识别全流程自动化的关键改进
2,决策树实现银行客户贷款风险预测:案例实现与分析改进
决策树的模型搭建
如何选择决策树的分裂属性以及深层次思考
如何根据测试结果进行决策树的优化
决策树中的剪枝实现
随机森林的实现及注意事项
3,讨论互动:学员提出问题并进行相互讨论
4,案例总结:萃取案例中的经验并进行推广应用
第二专题 深度学习项目进阶加深:实现与改进
1,卷积神经网络实现人脸识别:案例实现与分析改进
网络搭建
如何根据结果进行网络结构调整(逐步讲解与分析)
如何根据结果进行参数调整(逐步讲解与分析)
最终的参数如何确定(不在是混乱尝试,而是深层次理解参数的含义)
2,卷积神经网络实现手写体识别:案例实现与分析改进
网络搭建(注意与人脸识别案例的对比)
如何根据结果进行网络结构调整(注意与人脸识别案例的对比)
如何根据结果进行参数调整(注意与人脸识别案例的对比)
最终的参数如何确定(注意与人脸识别案例的对比)
3,循环神经网络实现客户评价分类:案例实现与分析改进
网络搭建
如何根据结果进行网络结构调整
如何根据结果进行参数调整
最终的参数如何确定
4,讨论互动:学员提出问题并进行相互讨论
5,案例总结:萃取案例中的经验并进行推广应用
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会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)
三、师资
司老师 清华大学博士,人工智能方面专家,在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军,在机器学习和模式识别领域顶级期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文,拥有5个中国专利和1个美国专利,是人工智能、深度学习、机器学习和图像处理和模式识别领域的实战派专家。
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参会指南
会议门票
线下培训费:5900元/人(含教材、证书、午餐、学习用具等)。住宿协助安排,费用自理。
线上培训费:4700元/人(含电子版讲义、证书等)。
培训结束,颁发中科院计算所职业培训中心“机器学习和深度学习之实战进阶加深”结业证书。
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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。
会议支持:
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会员折扣
该会议支持会员折扣
具体折扣标准请参见plus会员页面 -
会员返积分
每消费1元累积1个会员积分。
仅PC站支持。 -
会员积分抵现
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
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