Python＋人工智能高級實戰(zhàn)

Python＋人工智能高級實戰(zhàn)(多名講師)課程介紹：

一、培訓(xùn)收益
通過此次課程培訓(xùn)，可使學(xué)習(xí)者獲得如下收益：
1.掌握Python基礎(chǔ)語言風(fēng)格與常用庫使用方法;
2.理解并掌握經(jīng)典算法原理；
3.理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法工作原理與應(yīng)用場景；
4.掌握Scikit-Learn庫的建模與評估；
5.掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識；
6.掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用技巧與細(xì)節(jié)分析；
7.通過大量實際案例使學(xué)員真正掌握Caffe與Tensorflow框架在工作中的用法。

二、培訓(xùn)特色
1.機(jī)器學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)面面俱到，算法與實踐相結(jié)合；
2.錄播課程隨到隨學(xué)，直播答疑后顧無憂；
3.提供所有數(shù)據(jù)與代碼，輕松復(fù)現(xiàn)；
4.風(fēng)格通俗易懂，適合快速上手。

三、日程安排

第一天 上午
第一模塊：Python必備庫快速入門
1.人工智能應(yīng)用發(fā)展簡介。
2.python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。
3.科學(xué)計算包numpy學(xué)習(xí)。
4.繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)。

第一天下午
第二模塊：機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法(一)
1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念。
2.決策樹。
3.最鄰近規(guī)則分類KNN算法。
4.線性回歸和非線性回歸。
5.Kmeans算法。
6.SVM算法。
7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

第二天上午
第二模塊：機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法(二)
1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理。
2.單層感知器程序。
3.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
4.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法。
5.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹。
6.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問題。
7.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決手寫數(shù)字識別。
8.BP網(wǎng)絡(luò)論文講解。
9.介紹GOOGLE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演示平臺。

第二天 下午
第三模塊：機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)
1.Tensorflow安裝。
2.Tensorlfow基礎(chǔ)知識：圖，變量，fetch，feed。
3.Tensorflow線性回歸。
4.Tensorflow非線性回歸。
5.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解。
6.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識別。
7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用。
8.過擬合,正則化,Dropout。
9.各種優(yōu)化器Optimizer。
10.改進(jìn)手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡(luò)。
11.Tensorboard的使用。

第三天 上午
第四模塊：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識別
1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的介紹。
2.使用CNN解決手寫數(shù)字識別。
3.深度殘差網(wǎng)絡(luò)講解。
4.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹。
5.LSTM的使用。
6.介紹Google圖像識別模型Inception-v3。
7.使用Inception-v3做圖像識別。
8.Retrain圖像識別模型。

第三天 下午
第五模塊：項目實戰(zhàn)（一）
圖像識別項目：
1.從頭開始訓(xùn)練圖像識別模型。
驗證碼識別項目：
2.生成驗證碼。
3.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹。
4.使用圖像識別方法完成驗證碼識別。
5.驗證碼識別效果測試。
6.使用多任務(wù)學(xué)習(xí)完成驗證碼識別。
7.驗證碼識別效果測試。
語音分類項目：
8.語音信號處理。
9.使用LSTM完成語音分類。

第四天上午
第五模塊：項目實戰(zhàn)（二）
文本分類項目：
1.nlp任務(wù)介紹。
2.word2vec介紹。
3.word2vec實現(xiàn)。 
4.CNN實現(xiàn)文本分類。
5.LSTM實現(xiàn)文本分類。
6.seq2seq模型介紹。

第四天下午
第六模塊：人臉識別技術(shù)
1.人臉識別介紹。
2.生成式模型介紹。

第五天 學(xué)員自由交流

四、授課專家
覃老師  上海大學(xué)物理學(xué)碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關(guān)的人工智能實際項目，研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗，講課通熟易懂，代碼風(fēng)格簡潔清晰。

唐老師  計算機(jī)博士，專注于機(jī)器學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一線實戰(zhàn)專家。參與多個國家級計算機(jī)視覺項目，多年數(shù)據(jù)領(lǐng)域培訓(xùn)經(jīng)驗，豐富的教學(xué)講解經(jīng)驗，出品多套機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)系列課程，課程生動形象，風(fēng)格通俗易懂。

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