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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算法及應用實戰(11月北京班) 更新時間:2019-09-06T09:17:23

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2019機器學習與深度學習算法及應用實戰(11月北京班)
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2019機器學習與深度學習算法及應用實戰(11月北京班) 已截止報名

會議時間:2019-11-23 08:00至 2019-11-24 18:00結束

會議地點: 北京  詳細地址會前通知   周邊酒店預訂

主辦單位: 麥思博(北京)軟件技術有限公司(msup)

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算法及應用實戰(11月北京班)

        2019機器學習與深度學習算法及應用實戰(11月北京班)宣傳圖

        課程簡介

        課程強調動手操作;內容以代碼落地為主,以理論講解為根,以公式推導為輔。講解機器學習和深度學習的模型理論和代碼實踐,梳理機器學習、深度學習、計算機視覺的技術框架,從根本上解決如何使用模型、優化模型的問題;每次課中,首先闡述算法理論和少量公式推導,然后使用真實數據做數據挖掘、機器學習、深度學習的數據分析、特征選擇、調參和結果比較。

        目標收益

        通過課程學習,可以理解機器學習的思維方式和關鍵技術;了解深度學習和機器學習在當前工業界的落地應用;能夠根據數據分布選擇合適的算法模型并書寫代碼,初步勝任使用Python進行數據挖掘、機器學習、深度學習等工作。

        查看更多

         麥思博(北京)軟件技術有限公司(msup) 麥思博(北京)軟件技術有限公司(msup)

        麥思博(msup)有限公司發源美國西雅圖,2007年創辦,是一家面向技術型組織的培訓咨詢機構,服務于技術團隊的技能提升、軟件工程的實際應用和產品品質的創新與超越。強調人員、技術、流程和管理的有機結合,注重角色崗位的技能提升與職業發展,以及技術團隊復合管理與協作。每年超過1000家企業續單參與msup旗下公開課、工作坊、案例研究、國際游學等培訓項目。

        會議日程

        (最終日程以會議現場為準)


        課程大綱

        第一節:Python機器學習與TensorFlow

        numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用
        scikit-learn的介紹和典型使用
        多元線性回歸
        Logistics回歸與Softmax回歸
        決策樹和隨機森林
        SVM
        多種聚類的原理和調參
        TensorFlow典型應用
        典型圖像處理
        多項式擬合
        快速傅里葉變換FFT
        奇異值分解SVD
        Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡

        代碼和案例實踐:

        股票交易數據的 (指數)移動平均線與預測
        無人機圖像的風機葉片缺陷檢測和識別系統
        環保檢測數據異常檢測和分析
        股票數據分析
        社會學人群收入預測
        葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類
        泰坦尼克乘客存活率估計

        第二節:卷積神經網絡CNN

        神經網絡結構,濾波器,卷積
        池化,激活函數,反向傳播
        目標分類與識別、目標檢測與追蹤
        經典AlexNet、VGG、GoogleLeNet
        Inception
        ResNet、DenseNet
        視頻關鍵幀處理
        物體檢測與定位
        RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN
        YOLO
        FaceNet

        代碼和案例實踐:

        搭建自己的卷積神經網絡
        基于CNN的圖像識別
        卷積神經網絡調參經驗分享

        代碼和案例實踐:

        遷移學習(Transfer Learning)
        人臉檢測
        OCR字體定位和識別
        睿客識云
        氣象識別

        第三節:循環神經網絡RNN

        RNN基本原理
        LSTM、GRU
        Attention
        編碼器與解碼器結構
        言特征提取:word2vec
        Seq2seq模型

        代碼和案例實踐:

        看圖說話
        視頻理解
        藏頭詩生成
        問答對話系統
        循環神經網絡調參經驗分享

        第四節:生成對抗網絡GAN與增強學習RL

        生成模型:貝葉斯、HMM到深度生成模型
        GAN對抗生成神經網絡
        DCGAN
        Conditional GAN
        InfoGan
        Wasserstein GAN
        馬爾科夫決策過程
        貝爾曼方程、最優策略
        策略迭代、值迭代
        Q Learning
        SarsaLamda
        DQN
        A3C

        代碼和案例實踐:

        圖片生成
        看圖說話
        對抗生成神經網絡調參經驗分享
        飛翔的小鳥游戲
        基于增強學習的游戲學習
        DQN的實現

        查看更多

        會議嘉賓

        (最終出席嘉賓以會議現場為準)


        鄒老師

        中科智視首席研究員

        中科智視首席研究員、天津大學創業導師、中國醫藥教育協會老年健康分會學術委員,《聊城大學學報》中青年編委;創立的睿客邦與多所高校合作建立了Al實訓實習基地,完成和在研30多個人工智能工業項目,廣泛應用于醫療、交通、農業、氣象、銀行、電信等多個領域,致力于人工智能新技術的實踐和應用。

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        參會指南

        會議門票


        會務費:5800元/人,含參會費,住宿交通自理。

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        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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