关于举办Python 人工智能高级实战
培训班的通知
本页是北京中培教育为您整理关于北京人工智能Python培训班的详情页面,北京人工智能Python培训班,就选北京中培教育,IT设计教育培训知名品牌,老师执教、通俗易懂、深受广大学员所欢迎。
培训地点 |
北京 |
北京 |
上海 |
深圳 |
培训时间 |
1月 18-22 |
5月 17-21 |
8月 23-27 |
12月 13-17 |
一、培训收益
经过此次课程培训,可使学习者获得如下收益:
1.掌握Python基础语言风格与常用库使用方法;
2.理解并掌握经典算法原理;
3.理解机器学习算法工作原理与应用场景;
4.掌握Scikit-Learn库的建模与评估;
5.掌握神经网络基础知识;
6.掌握卷积神经网络及应用技巧与细节分析;
7.经过大量实际案例使学员真正掌握Caffe与Tensorflow框架在工作中的用法。
二、培训特色
1.机器学习 深度学习面面俱到,算法与实践相结合;
2.录播课程随到随学,直播答疑后顾无忧;
3.提供所有数据与代码, 复现;
4.风格通俗易懂,适合快速上手。
三、日程安排
|
培训模块 |
培训内容 |
第 一天 上午 |
第 一模块:Python必备库快速入门 |
1.人工智能应用发展简介。 2.python基础学习。 3.科学计算包numpy学习。 4.绘图工具包matplotlib学习。 |
第 一天下午 |
第二模块:机器学习经典算法(一) |
1.机器学习基础概念。 2.决策树。 3.zui邻近规则分类KNN算法。 4.线性回归和非线性回归。 5.Kmeans算法。 6.SVM算法。 7.神经网络。 |
第二天 上午 |
第二模块:机器学习经典算法(二) |
1.神经网络基本原理。 2.单层感知器程序。 3.线性神经网络。 4.激活函数,损失函数和梯度下降法。 5.BP神经网络介绍。 6.BP神经网络解决异或问题。 7.BP神经网络解决手写数字识别。 8.BP网络论文讲解。 9.介绍GOOGLE神经网络演示平台。 |
第二天 下午 |
第三模块:机器学习案例实战 |
1.Tensorflow安装。 2.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed。 3.Tensorflow线性回归。 4.Tensorflow非线性回归。 5.Mnist数据集合Softmax讲解。 6.使用BP神经网络搭建手写数字识别。 7.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用。 8.过拟合,正则化,Dropout。 9.各种优化器Optimizer。 10.改进手写数字识别网络。 11.Tensorboard的使用。 |
第三天 上午 |
第四模块:卷积神经网络与图像识别 |
1.卷积神经网络CNN的介绍。 2.使用CNN解决手写数字识别。 3.深度残差网络讲解。 4.长短时记忆网络LSTM介绍。 5.LSTM的使用。 6.介绍Google图像识别模型Inception-v3。 7.使用Inception-v3做图像识别。 8.Retrain图像识别模型。 |
第三天 下午 |
第五模块:项目实战(一) |
图像识别项目: 1.从头开始训练图像识别模型。 验证码识别项目: 2.生成验证码。 3.多任务学习介绍。 4.使用图像识别方法完成验证码识别。 5.验证码识别效果测试。 6.使用多任务学习完成验证码识别。 7.验证码识别效果测试。 语音分类项目: 8.语音信号处理。 9.使用LSTM完成语音分类。 |
第四天上午 |
第五模块:项目实战(二) |
文本分类项目: 1.nlp任务介绍。 2.word2vec介绍。 3.word2vec实现。 4.CNN实现文本分类。 5.LSTM实现文本分类。 6.seq2seq模型介绍。 |
第四天下午 |
第六模块:人脸识别技术 |
1.人脸识别介绍。 2.生成式模型介绍。 |
第五天 |
学员自由交流 |
四、授课专家
覃老师 上海大学物理学硕士,创业公司合伙人,技术总监。机器学习,深度学习领域多年一线开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度学习框架完成过多项图像,语音,nlp,搜索相关的人工智能实际项目,研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验,讲课通熟易懂,代码风格简洁清晰。
唐老师 计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
五、培训费用
面授班培训费:9800元/人(含培训费、资料费、学习期间的午餐),食宿统一安排,费用自理。请学员带二寸彩照1张(背面注明姓名),身份证复印件一张。
本课程由中国信息化培训中心颁发《人工智能高级工程师》证书,证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。