楼主: 东方祥
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深度学习原理与机器学习案例实战班(Python)附公开课讲义视频资料 [推广有奖]

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东方祥 发表于 2016-12-19 11:15:33 |显示全部楼层
    60年来人工智能经历了从爆发到寒冬再到野蛮生长的历程,伴随着人机交互、机器学习、模式识别等人工智能技术的提升,机器人与人工智能成了这一技术时代的新趋势。云计算和大数据的蓬勃发展更使得人工智能迎来了新的契机,在互联网、汽车、智能家居,机器人等各领域,人工智能在进行着“井喷式”创新,并即将进入发展的‘黄金时代’。
    如何学习人工智能、机器学习、深度学习这些新技术?
    AI火爆,人工智能、机器学习和深度学习有何不同?
    人工智能60周年,风口的你,还在等什么!
深度学习与机器学习.png


课程名称:
《深度学习原理与机器学习案例实战班》

授课对象
1)各行业数据分析、数据挖掘从业者
2)金融、电信、零售、医学等各行业机器学习算法分析人员
3)政府事业单位人工智能、大数据、机器学习及数据挖掘项目人员
4)机器学习、深度学习、数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员
5)对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的各界人员

授课目标
1、系统掌握机器学习/深度学习的基本理念、方法
2、掌握机器学习、深度学习实战项目的分析方式、流程,具有实际开展项目的能力
3、掌握机器学习/深度学习的实战技能

课程讲师
唐宇迪,机器学习、深度学习领域多年一线实践研究专家
主要研究机深度学习领域,计算机视觉,图像识别。精通机器学习,热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。乐于钻研,解开每一个问题,把复杂的问简单化。

授课方式
1. 现场授课使用Python进行案例实现,多媒体互动,现场答疑。
2. 时间:上午9:30—12:00,下午13:00—17:30,17:00—17:30现场答疑。  
3. 现场提供咖啡茶饮
4. 赠送独家讲义,数据 ,现场班视频。

课程安排
地点课程时间讲师费用
北京现场深度学习原理与机器学习案例实战班2017年3月10日(周五)~3月14日(周三)
(共5天)
唐宇迪5800元/3800元


面授时间:北京:2017年3月10日(周五)~3月14日(周三)(共5天)
面授地点:北京市海淀区CDA数据分析研究院
培训费用:现场班5800元/ 远程班3800元(全日制学生8折优惠)可单独报机器学习或者深度学习

课程大纲
第一阶段 初探机器学习
1.        机器学习要解决的问题
2.        有监督无监督问题
3.        机器学习能做什么
4.        感知器-线性分类
5.        线性回归原理,推导
6.        实例:预测泰坦尼克船员能否获救
7.        K近邻算法原理
8.        K近邻算法代码实现
9.        实例:使用K近邻算法测试约会对象

第二阶段 机器学习基础算法
1.        逻辑回归算法原理,推导
2.        逻辑回归代码实现
3.        多分类问题解决方案
4.        一对一分类,一对多分类
5.        决策树算法模型
6.        熵原理,信息增益
7.        决策树构建
8.        决策树代码实现
9.        贝叶斯算法原理
10.        贝叶斯代码实现
11.        实例1:使用贝叶斯分类器打造拼写检查器
12.        实例2:垃圾邮件分类任务

第三阶段 机器学习进阶算法
1.        Adaboosting算法原理
2.        Boosting机制,优势分析
3.        自适应增强算法代码实现
4.        实例:使用集成算法改进泰坦尼克号预测
5.        线性支持向量机算法原理推导
6.        支持向量机核变换推导
7.        SMO求解支持向量机
8.        SMO算法代码实现
9.        随机森林算法原理
10.        使用随机森林衡量选择特征标准
11.        实例:使用随机森林改进泰坦尼克获救预测
12.        聚类算法综述
13.        K-MEANS与DBSCAN算法讲解

第四阶段机器学习实战项目
1.        HTTP日志流量数据分析
2.        特征提取
3.        预处理,归一化
4.        分类解决方案
5.        聚类解决方案
6.        二分图,转移矩阵原理

第五阶段 深度学习基础
1.        人工智能深度学习历史发展及简介
2.        得分函数
3.        损失函数
4.        正则化
5.        Softmax分类器原理
6.        最优化问题
7.        梯度下降
8.        反向传播

第六阶段 深度学习进阶 神经网络
1.        神经网络原理
2.        激活函数
3.        深入神经网络细节
4.        感受神经网络的强大
5.        实例:神经网络代码实现并与线性分类对比

第七阶段 深度学习核心 卷积神经网络
1.        卷积神经网络的强大
2.        卷积神经网络详解-卷积层
3.        卷积神经网络详解-池化层
4.        卷积神经网络详解-全连接层
5.        卷积效果实例

第八阶段 深度学习网络架构
1.        经典神经网络实例(ALEXNET,VGG)详解
2.        RNN与LSTM记忆网络
3.        数据增强,网络设计,参数初始化
4.        级联模式网络结构分析-人脸检测算法分析
5.        序列化网络结构分析-人体姿态识别算法分析
6.        深度残差网络
7.        PRISMA如何实现风格转换
8.        Faster-rcnn物体检测框架原理详解

第九阶段 深度学习框架CAFFE详解
1.        CAFFE框架简介
2.        配置文件结构
3.        制作LMDB格式数据源
4.        训练网络模型
5.        超参数设置
6.        数据预处理方案
7.        训练网络技巧

第十阶段 深度学习项目实战人脸检测
1.        人脸检测数据收集
2.        制作正负样本给定标签
3.        制作LMDB数据源
4.        使用CAFFE训练人脸检测网络
5.        代码实现人脸检测模型

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ruchandsome 发表于 2017-1-4 05:00:21 |显示全部楼层

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感谢分享!!
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soccy 发表于 2017-1-4 09:01:29 |显示全部楼层

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sdlwsge 学生认证  发表于 2017-1-4 15:39:54 |显示全部楼层

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学习学习
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我为统计而来 发表于 2017-1-7 11:57:49 |显示全部楼层

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哈哈哈哈哈哈
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wh2016 发表于 2017-1-7 14:17:52 |显示全部楼层

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潘振权 在职认证  发表于 2017-1-17 10:34:46 |显示全部楼层

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joesrd 发表于 2017-1-19 23:40:00 |显示全部楼层

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关注 AIU人工智能
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yvanie 发表于 2017-1-20 10:04:23 |显示全部楼层

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thanks a lot
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fuganggangxx 发表于 2017-1-24 14:40:21 |显示全部楼层

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谢谢分享
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