Python+机器学习与深度学习实战培训班（北京，9月22-24日）
【举办单位】北京曼顿培训网
【咨询电话】4006820825   010-56133998  13810210257
【培训日期】北京，2020年9月22-24日；深圳，2020年12月17-19日
【培训地点】北京、深圳

【课程收益】
课程中通过细致讲解，使学员掌握该技术的本质。具体收益包括：
1. 回归算法理论与实战；
2. 决策树算法理论与实战；
3. 集成学习算法理论与实战；
4. KNN算法和决策树算法理论与实战；
5. 聚类算法理论与实战；
6. 神经网络算法；
7.Tensorflow；
8. 生成式对抗网络GANs。

【课程特色】
本次培训从实战的角度对深度学习技术进行了全面的剖析，并结合实际案例分析和探讨深度学习的应用场景，给深度学习相关从业人员以指导和启迪。

【课程大纲】
第一天
上午 机器学习简介  
1.一元线性回归
  2.代价函数
  3.使用梯度下降法实现一元线性回归
  4.标准方程法
  5.使用sklearn实现一元线性回归
  6.使用sklearn实现多元线性回归
  7.使用sklearn实现岭回归
  8.使用sklearn实现LASSO回归
第一天
下午 决策树与集成学习
理论与实战  
1.sklearn实现决策树
 2.决策树-CART算法
 3.决策树应用
 4.随机深林
 KNN与聚类
理论与实战
5.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类
6.k-means算法
7.DBSCAN算法
第二天
上午 神经网络算法
1.神经网络基本原理
  2.单层感知机
  3.线性神经网络
  4.激活函数，损失函数和梯度下降法
  5.线性神经网络异或问题
  6.BP神经网络介绍
  7.BP算法推导
  8.BP神经网络解决异或问题
  9.BP算法完成手写数字识别
  10.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别
11.GOOGLE神经网络平台
第二天
下午 Tensorflow2.0 
 1.深度学习框架介绍
  2.Tensorflow安装
  3.Tensorlfow基础知识
  4.Tensorflow线性回归
  5.Tensorflow非线性回归
  6.Mnist数据集合Softmax讲解
  7.使用BP神经网络搭建手写数字识别
  8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
  9.过拟合,正则化,Dropout
  10.各种优化器Optimizer
  11.改进手写数字识别网络
  12.卷积神经网络CNN的介绍
  13.使用CNN解决手写数字识别
  14.长短时记忆网络LSTM介绍
  15.LSTM的使用
  16.模型保存与载入
第三天
上午
图像识别项目
1.介绍Google图像识别模型Inception-v3
2.使用Inception-v3做图像识别
图像识别项目   
3.训练自己的图像识别模型
验证码识别项目   
4.多任务学习介绍
5.生存验证码图片
6.构建验证码识别模型
第三天
下午 Kease 最佳实践
1.安装和配置Keras,API
2.回调函数与自定义训练过程
3.深度神经网络DCNN实现
4.采用深度学习算法识别CIFRA-10图片
5.调节参数来改善性能

【费用及报名】
1、费用：培训费7800元（含培训费、讲义费）；如需食宿，会务组可统一安排,费用自理。
2、报名咨询：4006820825  010-56133998  56028090  13810210257 鲍老师
3、报名流程：电话登记-->填写报名表-->发出培训确认函
4、备注：如课程已过期，请访问我们的网站，查询最新课程
5、详细资料请访问北京曼顿培训网： (每月在全国开设四百多门公开课，欢迎报名学习)