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全部课程 >人工智能  
机器学习(深度学习)算法和应用    
B. Ma
百度高级算法工程师
报名课程   541 次浏览  35 次
时间地点北京,上海,深圳根据报名开班
课程费用:5500元/人 详见 公开课学习手册
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册

课程讲解机器学习(深度学习)算法基本原理,以及如何应用这些机器学习算法实现行业应用。
 
培训特色
  • 幻灯片算法讲解,结合代码分析,剖析算法原理;实际应用举例和和业界趋 势分析
  • 成熟开源框架介绍和实例(Theano, TensorFlow)。
  • 使学员能够了解机器学习的流程步骤;理解用机器学习方法解决实际问题的方法和思路;
  • 初步掌握基础机器学习的算法和实现方法。
  • 培训目标
  • 了解机器学习概要
  • 学习广义线性模型
  • 经典概率模型
  • 决策树及其组合模型 Ensemble Models
  • 非监督学习模型 Unsupervised Learning
  • 人工神经元网络 Artificial Neural Networks
  • 培训对象
    对机器学习算法原理和应用感兴趣,具有一定编程(Python)和数学基础(线 性代数、微积分和概率论)的管理和技术人员
    学员基础:有一定的机器学习基础
    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:2天
    主题
    内容
    机器学习概要
    a) 什么是机器学习 & 与传统软件开发的异同
    b) 机器学习的分类和特点
    c) 机器学习可以解决的问题和应用现状
    广义线性模型
    a) 感知器模型 Perceptron
    b) 线性神经元 Linear Neuron / Adaline
    c) 逻辑回归 Logistic Regression
    d) 误差曲面和三种梯度下降算法 Gradient Descendent
    经典概率模型
    a) 朴素贝叶斯 Na?ve Bayes
    决策树及其组合模型
    Ensemble Models
    a) 决策树 Decision Tree: ID3 & CART
    b) 随机森林 Random Forest
    c) 自适应增强算法 Adaptive Boosting (AdaBoost)
    d) 梯度增强决策树 Gradient Boost Decision Tree (GBDT)
    非监督学习模型
    Unsupervised Learning
    a) 聚类 Clustering: K-‐Means, Hierarchy
    b) 降维 Dimension Reduction
    i. 主成分分析 Principle Component Analysis
    ii. 奇异值分解 Singularity Decomposition c) 关联规则
    i. Apriori 关联分析
    ii. FP-‐growth 频率项集
    人工神经元网络
    Artificial Neural Networks
    a) 神经元网络架构
    b) 向后传播训练算法 Backpropagation
    c) 多层感知器网络 Multiple-‐Layer Perceptron (MLP) d) 深度学习神经网络介绍
    i. 卷积神经网络 CNN
    ii. 循环神经网络 RNN 及其应用 1. 长短记忆神经网络 LSTM
    2. 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine
    3. 深度置信网络 Deep Belief Net
    4. Deep Autoencoder
     
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