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首頁 > 商務會議 > IT互聯網會議 > 2019機器學習與深度學習實戰培訓(10月深圳班) 更新時間:2019-10-14T17:36:02

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2019機器學習與深度學習實戰培訓(10月深圳班)
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官方合作

2019機器學習與深度學習實戰培訓(10月深圳班) 已截止報名

會議時間: 2019-10-24 08:00至 2019-10-28 18:00結束

會議地點: 深圳  詳細地址會前通知   周邊酒店預訂

主辦單位: 北京中培偉業管理咨詢有限公司

發票類型: 增值稅普通發票 增值稅專用發票

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        會議介紹

        會議內容 主辦方介紹


        2019機器學習與深度學習實戰培訓(10月深圳班)

        2019機器學習與深度學習實戰培訓(10月深圳班)宣傳圖

        課程簡介:

        課程中通過細致講解,使學員掌握該技術的本質。具體收益包括:

        1. 回歸算法理論與實戰;

        2. 決策樹算法理論與實戰;

        3. 集成學習算法理論與實戰;

        4. KNN算法和決策樹算法理論與實戰;

        5. 聚類算法理論與實戰;

        6. 神經網絡算法;

        7.Tensorflow;

        8. 生成式對抗網絡GANs。

        查看更多

        北京中培偉業管理咨詢有限公司 北京中培偉業管理咨詢有限公司

        北京中培偉業管理咨詢有限公司(以下簡稱“中培”)成立于2006年,其主營業務面向大中型企業的IT規劃咨詢業務和面向高端IT人才的培訓類業務,其中咨詢業務涉及大型集團化企業的IT戰略規劃、IT架構規劃、IT綜合管控等領域,培訓業務涉及線上線下各種高級IT技術和管理類課程體系。借助于其優質的專家資源池和互聯網平臺,中培已經為眾多的世界500強企業、國有大中型集團化企業、國際知名互聯網企業提供過高質量的信息化戰略規劃、組織架構規劃、科技人才管理、信息技術架構規劃、信息系統開發和運維管理、信息化能力評測的相關培訓與咨詢服務。

        會議日程

        (最終日程以會議現場為準)


        課程安排

        第一天上午

        1、機器學習簡介

        回歸算法理論與實戰: 1.一元線性回歸 2.代價函數 3.梯度下降法 4.使用梯度下降法實現一元線性回歸 5.標準方程法 6.使用sklearn實現一元線性回歸 7.多元線性回歸 8.使用sklearn實現多元線性回歸 9.特征縮放,交叉驗證法 10.過擬合正則化 11.嶺回歸 12.sklearn實現嶺回歸 13.LASSO回歸 14.sklearn實現LASSO回歸

        第一天下午

        1、決策樹算法理論與實戰 集成學習算法理論與實戰

        15.決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹 16.sklearn實現決策樹 17.決策樹-CART算法 18.決策樹應用 19.Bagging介紹與使用 20.隨機森林介紹與使用 21.Adaboost介紹與使用 22.Stacking和Voting介紹與使用

        第二天上午

        1、KNN算法和決策樹算法理論與實戰 聚類算法理論與實戰

        1.KNN算法介紹 2.python實現knn算法 3.sklearn實現knn算法完成iris數據集分類 4.k-means算法原理 5.k-means算法實現 6.DBSCAN算法原理 7.DBSCAN算法實現

        第二天下午

        1、神經網絡算法

        8.神經網絡基本原理 9.單層感知器程序 10.線性神經網絡 11.激活函數,損失函數和梯度下降法 12.線性神經網絡異或問題 13.BP神經網絡介紹 14.BP算法推導 15.BP神經網絡解決異或問題 16.BP算法完成手寫數字識別 16.sklearn-BP神經網絡解決手寫數字識別 17.GOOGLE神經網絡平臺

        第三天上午

        1、Tensorflow(一)

        1.深度學習框架介紹 2.Tensorflow安裝 3.Tensorlfow基礎知識:圖,變量,fetch,feed 4.Tensorflow線性回歸 5.Tensorflow非線性回歸 6.Mnist數據集合Softmax講解 7.使用BP神經網絡搭建手寫數字識別 8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用

        第三天下午

        1、Tensorflow(二)

        9.過擬合,正則化,Dropout 10.各種優化器Optimizer 11.改進手寫數字識別網絡 12.卷積神經網絡CNN的介紹 13.使用CNN解決手寫數字識別 14.長短時記憶網絡LSTM介紹 15.LSTM的使用 16.模型保存與載入

        第四天上午

        1、圖像識別項目 圖像識別項目 驗證碼識別項目

        1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3 2.使用Inception-v3做圖像識別 3.訓練自己的圖像識別模型 4.多任務學習介紹 5.生存驗證碼圖片 6.構建驗證碼識別模型

        第四天下午

        1、文本分類項目 生成式對抗網絡GANs

        7.文本分類任務介紹 8.word2vec介紹 9.使用CNN完成文本分類 10.使用LSTM完成文本分類 11.GANs介紹 12.使用tensorflow完成GANs

        查看更多

        會議嘉賓


        即將更新,敬請期待

        參會指南

        會議門票


        會務費:9800元/人,贈免費定制方案,贈專家在線答疑。

        查看更多

        溫馨提示
        酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
        退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

        還有若干場即將舉行的 機器學習大會

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        會議地點

        部分參會單位

        主辦方沒有公開參會單位
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