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課程中通過細(xì)致講解，使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。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(xué)習(xí)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(luò)算法；

7、Tensorflow；

8、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GANs。

 

線性回歸實現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)預(yù)測 

1、線性回歸介紹與公式推導(dǎo) 

2、多變量線性歸回與梯度下降 

3、線性回歸預(yù)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(xùn)練結(jié)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(yù)測

1、項目背景與需求分析 

2、特征工程之標(biāo)準(zhǔn)化 

3、基本預(yù)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(xùn)練與準(zhǔn)確率,*率,召回率 

決策樹、集成學(xué)習(xí)識別銀行高風(fēng)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(xùn)練與優(yōu)化參數(shù) 

4、隨機(jī)森林、正向激勵算法 

5、采用決策樹識別高風(fēng)險貸款 

 

深度學(xué)習(xí)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實踐 

1、Tensorflow安裝 

2、Tensorlfow基礎(chǔ)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(luò)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(jìn)手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡(luò)  

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(luò)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(jié)構(gòu)設(shè)計 

3、人臉損失函數(shù)設(shè)計 

4、模型與參數(shù)調(diào)優(yōu) 

 

Keras理論介紹*實戰(zhàn) 

1、Keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)原理及應(yīng)用 

6、模塊結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化策略 

7、采用Keras重構(gòu)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(zhuǎn)化工具與IE模塊加速 

4、準(zhǔn)備人臉數(shù)據(jù) 

5、CV掃描圖像、平滑、擴(kuò)張實現(xiàn) 

6、DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別人臉 

7、測試與調(diào)優(yōu)操作 

8、基于Open CV DNN 構(gòu)建車輛與車牌檢查模型 

 

YOYO目標(biāo)識別框架介紹 

1、標(biāo)檢測任務(wù)介紹 

2、RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介紹 

3、YOLO算法介紹 

4、目標(biāo)分割任務(wù)介紹 

5、全卷積網(wǎng)絡(luò) 

6、雙線性上采樣 

7、特征金字塔 

8、Mask RCNN算法介紹 

9、目標(biāo)分割項目實戰(zhàn)

 

知識表示與建模 

1、知識圖譜核心技術(shù)：知識推理 

2、知識圖譜應(yīng)用場景與抽取概述介紹 

3、本體知識推理與任務(wù)分類 

4、實體與關(guān)系、事件抽取技術(shù) 

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(jī)器人構(gòu)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(jī)器人構(gòu)建

 

授課專家
劉老師  西安郵電學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)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(xùn)經(jīng)驗，對Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨(dú)特的研究，精通J2EE企業(yè)級開發(fā)技術(shù)。Java方向：設(shè)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(shù)。區(qū)塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
王符偉  北京郵電大學(xué)軟件工程碩士，近10年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)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(shù)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(lǐng)域工作過程中，對軟件企業(yè)運(yùn)作模式有深入研究，熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過程改進(jìn)模型CMM/CMMI，在具體項目實施過程中總結(jié)經(jīng)驗，有深刻認(rèn)識。創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)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(xué)習(xí)框架完成過多項圖像，語音，nlp，知識圖譜，搜索相關(guān)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(xùn)經(jīng)驗，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡潔清晰。
通曉多種軟件設(shè)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(diǎn)定制具體軟件過程，并進(jìn)行項目管理和監(jiān)控，有很強(qiáng)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(yīng)用，具有較強(qiáng)的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù)，了解各種設(shè)計模式，能在具體項目中靈活運(yùn)用。
覃老師  上海大學(xué)物理學(xué)碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)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(xué)習(xí)框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關(guān)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(xùn)經(jīng)驗，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡潔清晰。
王老師 計算機(jī)博士，深入理解傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺方法與目前主流的深度學(xué)習(xí)算法，在圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進(jìn)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(dú)立負(fù)責(zé)美團(tuán)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。