Python数据分析与机器学习培训班

 开班时间: 2021年9月4日-7日 线上课程       

【课程介绍】
人工智能的浪潮正在席卷全球,各种培训课程应运而生,但真正能让学员系统、全面掌握知识点,并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法(决策树、关联规则、聚类、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、条件随机场、遗传算法、CNN、RNN、GAN等),以及人工智能领域当前的热点。通过3天的系统学习、案例讲解和动手实践,让学员能初步迈入机器学习和深度学习的知识殿堂。
【课程收获】
●掌握Python基本开发技能;
●掌握数据分析与机器学习基本知识;
●掌握数据分析与机器学习进阶知识;
●掌握深度学习的理论与实践;
●掌握深度学习工具:TensorFlow等;
●为学员的后续项目应用提供针对性的建议。
【课程特点】
本课程力图理论结合实践,强调从零开始,重视动手实践;课程内容以原理讲解为根本,以应用落地为目标。课程通过大量形象的比喻和手算示例来解释复杂的机器学习理论,既能将原理充分讲懂讲透,也避免了繁复而枯燥的公式推导。
【课程对象】
高校、科研院所及企事业单位的科研人员、技术开发人员、学生等,以及对Python数据分析与机器学习感兴趣相关人员。具备初步的IT基础知识。
【讲师简介】
叶老师,博士、高级工程师。2005年上海交通大学计算机专业博士毕业,主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能等。现为某大型上市软件企业的人工智能团队技术负责人。在大数据、人工智能应用等方面有着丰富的工程实践经验。先后在SCI、EI及中文核心期刊上发表论文近20篇。
【会务信息】
上课时间:2021年9月4-7日 (4-5日上午8:30-12:00,下午14:00-17:30;6-7日晚19:00-22:00)
会议费用:注册费为3600元/人;三人及以上报名3300元/人。提供正规会务发票及盖章邀请函。
报名联系:张建 13788915181(微信同号)
注意事项:此次课程为线上直播教学模式(腾讯网络会议平台授课,课后提供视频回放以便复习和巩固),报名付费成功后,会务组将在开班前一周内发给您培训需要安装的软件及电子版课件资料。参加的学员课后可通过微信群继续同授课老师交流,长期获得指导机会。
【课程大纲】

案例实践与练习:
案例实践:1、Anaconda(python)安装;2、Tensorflow安装;3、绘图工具包matplotlib;4、opencv包的使用

案例实践:1、回归的实验;2、ARIMA预测实验;3、各种聚类的区别;4、鸢尾花数据的决策树分类

案例实践:1、超市购物篮——关联规则分析;2、印第安人患糖尿病的风险;3、绘制ROC并计算AUC、F1;4、双正态分布的参数估计;5、Kaggle:泰坦尼克号幸存者分析

案例实践:1、可以手算的神经网络;2、手推一个BPNN;3、各种随机梯度下降

案例实践:1、人脸识别:SVM;2、“同宿舍”问题:遗传算法

案例实践:1、掷骰子的序列(HMM前向算法);2、我是不是病了?(viterbi算法);3、实现图像轮廓精细分割(CRF)

案例实践:1、Xgboost的示例;2、格子世界;3、冲上山坡的谷底小车

案例实践:1、CNN处理MNIST数据集;2、猫狗大战:VGG的fine tuning;3、GOOGLE的股价走势(LSTM);4、YOLOv3的效果;5、川普的孩子(GAN);6、笨鸟先飞(DQN)


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