 班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
| 每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人，互動(dòng)授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點(diǎn) |
上部份地點(diǎn)：【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號(hào)（中和大道）【沈陽(yáng)分部】：沈陽(yáng)理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
◆小班教學(xué)，教學(xué)效果好
☆注重質(zhì)量☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)?！詈细駥W(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。 |
部份程大綱 |
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第一部份
1、【2】 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)。
2、【1】 第一模塊：Python必備庫(kù)快速入門
1.人工智能應(yīng)用發(fā)展簡(jiǎn)介。 2.python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。 3.科學(xué)計(jì)算包numpy學(xué)習(xí)。 4.繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)。
第二部份
1、【1】 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(wèn)題。 7.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決手寫數(shù)字識(shí)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(tái)。
2、【2】 第三模塊：機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)
1.Tensorflow安裝。 2.Tensorlfow基礎(chǔ)知識(shí)：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(shí)別。 7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用。 8.過(guò)擬合,正則化,Dropout。 9.各種優(yōu)化器Optimizer。 10.改進(jìn)手寫數(shù)字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。 11.Tensorboard的使用。
第三部份
1、【2】 第五模塊：項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（一）
圖像識(shí)別項(xiàng)目： 1.從頭開始訓(xùn)練圖像識(shí)別模型。 驗(yàn)證碼識(shí)別項(xiàng)目： 2.生成驗(yàn)證碼。 3.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹。 4.使用圖像識(shí)別方法完成驗(yàn)證碼識(shí)別。 5.驗(yàn)證碼識(shí)別效果測(cè)試。 6.使用多任務(wù)學(xué)習(xí)完成驗(yàn)證碼識(shí)別。 7.驗(yàn)證碼識(shí)別效果測(cè)試。 語(yǔ)音分類項(xiàng)目： 8.語(yǔ)音信號(hào)處理。 9.使用LSTM完成語(yǔ)音分類。
2、【1】 第四模塊：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識(shí)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(shí)別。 3.深度殘差網(wǎng)絡(luò)講解。 4.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹。 5.LSTM的使用。 6.介紹Google圖像識(shí)別模型Inception-v3。 7.使用Inception-v3做圖像識(shí)別。 8.Retrain圖像識(shí)別模型。
第四部份
1、【1】 第五模塊：項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（二）
文本分類項(xiàng)目： 1.nlp任務(wù)介紹。 2.word2vec介紹。 3.word2vec實(shí)現(xiàn)。 4.CNN實(shí)現(xiàn)文本分類。 5.LSTM實(shí)現(xiàn)文本分類。 6.seq2seq模型介紹。
2、【2】 第六模塊：人臉識(shí)別技術(shù)
1.人臉識(shí)別介紹。 2.生成式模型介紹。
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