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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > 2019机器学习与深度学习算法及应用实战(11月北京班) 更新时间:2019-09-06T09:17:23

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2019机器学习与深度学习算法及应用实战(11月北京班)
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2019机器学习与深度学习算法及应用实战(11月北京班) 已截止报名

会议时间:2019-11-23 08:00至 2019-11-24 18:00结束

会议地点: 北京  详细地址会前通知   周边酒店预订

主办单位: 麦思博(北京)软件技术有限公司(msup)

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

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        会议介绍

        会议内容 主办方介绍


        2019机器学习与深度学习算法及应用实战(11月北京班)

        2019机器学习与深度学习算法及应用实战(11月北京班)宣传图

        课程简介

        课程强调动手操作;内容以代码落地为主,以理论讲解为根,以公式推导为辅。讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践,梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架,从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题;每次课中,首先阐述算法理论和少量公式推导,然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。

        目标收益

        通过课程学习,可以理解机器学习的思维方式和关键技术;了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用;能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。

        查看更多

         麦思博(北京)软件技术有限公司(msup) 麦思博(北京)软件技术有限公司(msup)

        麦思博(msup)有限公司发源美国西雅图,2007年创办,是一家面向技术型组织的培训咨询机构,服务于技术团队的技能提升、软件工程的实际应用和产品品质的创新与超越。强调人员、技术、流程和管理的有机结合,注重角色岗位的技能提升与职业发展,以及技术团队复合管理与协作。每年超过1000家企业续单参与msup旗下公开课、工作坊、案例研究、国际游学等培训项目。

        会议日程

        (最终日程以会议现场为准)


        课程大纲

        第一节:Python机器学习与TensorFlow

        numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
        scikit-learn的介绍和典型使用
        多元线性回归
        Logistics回归与Softmax回归
        决策树和随机森林
        SVM
        多种聚类的原理和调参
        TensorFlow典型应用
        典型图像处理
        多项式拟合
        快速傅里叶变换FFT
        奇异值分解SVD
        Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络

        代码和案例实践:

        股票交易数据的 (指数)移动平均线与预测
        无人机图像的风机叶片缺陷检测和识别系统
        环保检测数据异常检测和分析
        股票数据分析
        社会学人群收入预测
        葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
        泰坦尼克乘客存活率估计

        第二节:卷积神经网络CNN

        神经网络结构,滤波器,卷积
        池化,激活函数,反向传播
        目标分类与识别、目标检测与追踪
        经典AlexNet、VGG、GoogleLeNet
        Inception
        ResNet、DenseNet
        视频关键帧处理
        物体检测与定位
        RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN
        YOLO
        FaceNet

        代码和案例实践:

        搭建自己的卷积神经网络
        基于CNN的图像识别
        卷积神经网络调参经验分享

        代码和案例实践:

        迁移学习(Transfer Learning)
        人脸检测
        OCR字体定位和识别
        睿客识云
        气象识别

        第三节:循环神经网络RNN

        RNN基本原理
        LSTM、GRU
        Attention
        编码器与解码器结构
        言特征提取:word2vec
        Seq2seq模型

        代码和案例实践:

        看图说话
        视频理解
        藏头诗生成
        问答对话系统
        循环神经网络调参经验分享

        第四节:生成对抗网络GAN与增强学习RL

        生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型
        GAN对抗生成神经网络
        DCGAN
        Conditional GAN
        InfoGan
        Wasserstein GAN
        马尔科夫决策过程
        贝尔曼方程、最优策略
        策略迭代、值迭代
        Q Learning
        SarsaLamda
        DQN
        A3C

        代码和案例实践:

        图片生成
        看图说话
        对抗生成神经网络调参经验分享
        飞翔的小鸟游戏
        基于增强学习的游戏学习
        DQN的实现

        查看更多

        会议嘉宾

        (最终出席嘉宾以会议现场为准)


        邹老师

        中科智视首席研究员

        中科智视首席研究员、天津大学创业导师、中国医药教育协会老年健康分会学术委员,《聊城大学学报》中青年编委;创立的睿客邦与多所高校合作建立了Al实训实习基地,完成和在研30多个人工智能工业项目,广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域,致力于人工智能新技术的实践和应用。

        查看更多

        参会指南

        会议门票


        会务费:5800元/人,含参会费,住宿交通自理。

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        温馨提示
        酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与大发快3计划客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
        退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

        还有若干场即将举行的 机器学习大会

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        会议地点

        部分参会单位

        主办方没有公开参会单位

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