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机器学习和深度学习应用实践指导
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王老师
清华大学软件工程专业博士。主要研究方向为人工智能与大数据技术。
 
时间地点:北京 上海 深圳根据报名开班
课程费用:7200元/人
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册

课程首先讲解机器学习的数学知识基础,然后分别详细讲解机器学习和深度学习的核心算法,并结合人工智能实例讲解如何运用人工智能解决实际问题。
培训目标:
通过实际案例讲解和实践练习,理解并掌握如下机器学习的方法和工具:
  • 机器学习数学基础(优化方法)
  • 海量数据模型开发实际案例,组合模型算法
  • 机器学习模型详解及案例
  • 神经网络,深度学习算法详解及案例
  • 模型组合详解及案例应用
培训对象:算法工程师,分析工程师,人工智能系统开发工程师
学员基础:了解机器学习的基本知识和算法基础
授课方式:定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
培训内容:4天
机器学习数学基础(优化方法) 从机器学习算法角度列出相关的数学知识:
  • 微积分
  • 线性代数
  • 概率论
  • 最优化方法
讲解相关的数学知识
  • 优化论
  • 凸优化论
  • 对偶理论
  • SMO
  • 核函数
  • 矩阵
海量数据模型开发实际案例,组合模型算法 海量数据资源的应用分析
问题建模与机器学习需求分析
算法模型设计,选择讲解如下算法:
  • 随机森林
  • 装袋树
  • Cubist
  • Adaboost
  • GBDT、GBRT,组合算法
算法模型框架搭建
算法执行与调优
机器学习模型详解及案例 问题建模与机器学习需求分析
算法模型设计,选择讲解如下算法:
  • SVM
  • 灵活判别分析
  • K近领
  • 贝叶斯方法
算法模型框架搭建
算法执行与调优
神经网络,深度学习算法详解及案例 问题建模与机器学习需求分析
算法模型设计,选择讲解如下算法:
  • 人工神经网络
  • C5.0
  • 深度学习
  • 卷积神经网络
算法模型框架搭建
算法执行与调优
案例:结合客户的案例进行练习、指导和评价
模型组合详解及案例 如何组合各种模型解决实际问题:
  • 应用问题分析
  • 模型组合分析
  • 模型组合框架设计
  • 算法执行
  • 结果分析与算法优化
案例:结合客户的案例进行练习、指导和评价
 
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