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机器学习与深度学习案例实践班

2018年1月30日 9:00 ~ 2018年2月4日 18:00

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    各有关单位:

        为进一步推动高等院校机器学习与深度学习教学工作的开展,加强国内各高等院校同行间的交流,培养国内的师资力量,将机器学习与深度学习的最新实训内容带入课堂,特举办“机器学习与深度学习案例实践班班”,具体由北京中科软培科技有限公司举办,本次师资培训班由权威师资主讲,课程主打理论结合实践主题,课程强调从零开始,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。

    一、培训目的

       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,初步胜任数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。

    二、主讲专家:

    秦老师 北京航空航天大学自动化学院副教授 ,英国布里斯托大学 (University of Bristol) 计算机系硕士, 布里斯托大学工程数学系的人工智能博士。 2006年2月到2008年2月在美国加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)电子与计算机系(EECS)任英国电信特聘博士后研究员(BT Fellow)。在模糊逻辑的创始人Lotfi Zadeh的研究组 (BISC) 从事文本挖掘和智能搜索的研究。并在其间任英国电信研究院智能系统试验室访问研究员(Intelligent Systems Lab, British Telecommunications Research Ipswich)。2008 年3月到英国牛津的Optimor Lab任研究员,并兼任牛津大学(University of Oxford)统计系访问研究人员。 2016年起担任果壳网科学顾问。 目前主要研究方向为数据挖掘、机器学习、跨媒体检索与自然语言理解。出版英文专著1本、编辑论文集1本和专业论文或章节(Book Chapter)80余篇。在IT工业界做机器学习、大数据、人工智能等专业技术咨询工作。

    三、培训内容:

     

    第一天

    上午

    机器学习的数学基础

    机器学习的哲学

    机器学习入门

    分类与回归

    k-近邻 (分类与回归)

    决策树

    下午

    KNN实验

    决策树实验

     

    第二天

    上午

    朴素贝叶斯分类器

    支持向量机

    K-Means 聚类 

    Dimension Reduction

    高斯混合模型 

    Kernel Density Estimation

    下午

    用朴素贝叶斯做垃圾邮件分类

    高斯混合模型实验

     

    第三天

    上午

    特征筛选   

    降维技术   

    线性模型

    Logistic 回归

    SoftMax回归

    下午

    EM算法

    贝叶斯网络

    多层次概率图模型

    主题模型

     

     

     

    第四天

    上午

    人工神经网络

    感知器

    多层神经网络

    BP算法

    自编码器

    卷积操作基本原理

    卷积网络(CNN)

    Pooling与Dropout

    下午

    激活函数

    AlexNet, VGGNet, ResNet

    Dense Net

    TensorFlow

    卷积神经网络应用(图像,文本)

     

     

    第五天

    上午

    RNN基本原理

    Elman and Jordan网络

    LSTM and GRU

    双向循环网络 (Bi-RNN)

    端对端模型(Seq2Seq)

     

    下午

    注意力机制 (Attention   Mechanism)

    TensorFlow

    Sequence2Sequence古诗生成模型

    第六天

    上午

    GAN基本原理

    深度学习其他应用

    下午

    GAN for Image/Style   Transfer

    GAN for data augmentation  

     

    四、时间地点:

         2018130-24   29日报到   北京   

    五、培训对象:

        各高等院校数据科学相关专业、计算机科学技术、网络工程、软件工程、信息工程、信息管理、、统计学专业、应用数学专业、经济管理专业、市场营销专业等科研、教学带头人,骨干教师、博士生、硕士生;各高校教务处、科研处、信息中心、实验中心领导。对机器学习技术有兴趣和需求,愿意进行深入钻研的从业人员。                                                                                                           
    六、报名方式及费用:

        报名人员可直接回复报名回执表至邮箱。或与会务组电话联系咨询。¥RMB:4300元/人(含报名费、培训费、教材费、资料费)食宿统一安排费用自理。

    七、颁发证书:

    颁发人社部中国职协“深度学习工程师”(高级)培训证书、证书可在官网(http://cx.cnhr.org/)查询,可作为能力评价、考核和任职的重要依据。证书费用(可选):500元/人

      



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