課程編號：58517 課程人氣：442
課程價格：￥8800 課程時長：4天
機器學習基礎 1. 機器學習的開發(fā)過程
2. 監(jiān)督學習的處理模式
3. 無監(jiān)督學習的處理模式
4. 機器學習模型的開發(fā)步驟
5. 機器學習模型開發(fā)的要點
機器學習實戰(zhàn) 1. 分類
2. 回歸
3. 時間序列分析
4. 關聯(lián)分析
5. 聚類與降維
深度學習基礎 1. 神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡
2. 激活函數(shù)的點火機制
3. Sigmoid函數(shù)與參數(shù)優(yōu)化
4. 梯度下降法
5. 簡單感知機
6. 多層感知機
7. Tensorflow實現(xiàn)感知機
8. Keras實現(xiàn)感知機
9. PyTorch實現(xiàn)感知機
深度學習進階 1. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡
2. 誤差反向傳播
3. 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡
4. Fashion-MNIST圖像識別
5. TensorFlow構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡模型
6. Keras構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡模型
7. PyTorch構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡模型
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與圖像識別 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)
2. 基于TensorFlow構(gòu)建CNN
3. 基于Keras構(gòu)建CNN
4. 基于PyTorch構(gòu)建CNN
一般物體的圖像識別 1. 多分類數(shù)據(jù)集CIFAR-10介紹
2. CNN識別普通物體的結(jié)構(gòu)
3. 基于TensorFlow + CNN構(gòu)建物體識別模型
4. 基于Keras + CNN構(gòu)建物體識別模型
5. 基于PyTorch + CNN構(gòu)建物體識別模型
6. 模型調(diào)優(yōu)提高物體識別精度
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 1. RNN基本結(jié)構(gòu)
2. LSTM文章生成
3. GRU圖像生成
4. VEA圖像生成
5. GAN圖像生成
Open CV與圖像識別 1. OpenCV安裝
2. 基于OpenCV物體檢測
3. 圖像檢測與圖像保存
知識圖譜概述 1.知識圖譜（KG）概念
2.知識圖譜的起源與發(fā)展
3.典型知識圖譜項目簡介
4.知識圖譜技術(shù)概述
5.知識圖譜典型應用
知識存儲 1. 知識圖譜數(shù)據(jù)庫
2. 知識圖譜存儲方法
3. 基于Neo4j的知識存儲實踐
4. 開源知識存儲工具理論與實踐
知識圖譜案例 基于Neo4j人物關系知識圖譜存儲與檢索
GYM與強化學習 1. GYM安裝與游戲獎罰設置
2. 強化學習的與眾不同
3. 馬爾科夫性質(zhì)與決策過程
4. SARSA 算法介紹與推導
5. 蒙特卡洛多步采樣
基于DQN神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建 1. CartPole規(guī)則與演示
2. Q-Table局限性
3. 爬山算法獲取最優(yōu)解
4. DQN 強化神經(jīng)網(wǎng)絡
5. DQN原理分析
6. 強化學習模型部署與應用
劉老師 西安郵電學院計算機科學與技術(shù)本科專業(yè)，擁有著十幾年軟件研發(fā)經(jīng)驗，7年企業(yè)培訓經(jīng)驗，對Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領域有獨特的研究，精通J2EE企業(yè)級開發(fā)技術(shù)。Java方向：設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數(shù)據(jù)推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術(shù)。區(qū)塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
王老師 北京郵電大學軟件工程碩士，近10年的IT領域相關技術(shù)研究和項目開發(fā)工作，6年新東方、中國移動、中興能源和中培教育培訓講師經(jīng)驗，參與國家級氣象軟件工程規(guī)范制定工作，對軟件技術(shù)演變歷史和趨勢有深入體驗，現(xiàn)任某軟件科技公司CEO。在長期軟件領域工作過程中，對軟件企業(yè)運作模式有深入研究，熟悉軟件質(zhì)量保障標準ISO9003和軟件過程改進模型CMM/CMMI，在具體項目實施過程中總結(jié)經(jīng)驗，有深刻認識。創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機器學習，深度學習領域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，知識圖譜，搜索相關的人工智能實際項目，研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經(jīng)驗，講課通俗易懂，代碼風格簡潔清晰。
通曉多種軟件設計和開發(fā)工具。對軟件開發(fā)整個流程非常熟悉，能根據(jù)項目特點定制具體軟件過程，并進行項目管理和監(jiān)控，有很強的軟件項目組織管理能力。對C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計算有比較深入的理解和應用，具有較強的移動互聯(lián)網(wǎng)應用需求分析和系統(tǒng)設計能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù)，了解各種設計模式，能在具體項目中靈活運用。
覃老師 上海大學物理學碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機器學習，深度學習領域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關的人工智能實際項目，研發(fā)經(jīng)驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經(jīng)驗，講課通俗易懂，代碼風格簡潔清晰。
王老師 計算機博士，深入理解傳統(tǒng)的計算機視覺方法與目前主流的深度學習算法，在圖像識別、目標檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進行了豐富的項目實戰(zhàn)。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗，熟悉大數(shù)據(jù)下的ETL與模型搭建，曾獨立負責美團用戶信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個模塊推薦算法搭建等項目。
開課時間：已開課
開課地點： 廣東-廣州
模塊1：AI商業(yè)應用（從基礎到進階） 1、人工智能的誕生、發(fā)展和特征 2、(1) 人工智能發(fā)展、現(xiàn)狀和趨勢 3、(2) 人工智能主要的商業(yè)應用模型 2、AI 將產(chǎn)生哪些新崗位 (1) AI 會誕生哪些熱門新崗位 (2) AI 會沖擊哪些崗位 (3) AI 短期內(nèi)不會沖..
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開課時間：已開課
開課地點： 上海-上海
Day1上午：Transformer1、你需要的僅僅是“注意力”2、Transformer中的block3、自注意力機制4、多頭注意力5、位置編碼（拋棄RNN）6、Batch Norm與Layer Norm7、解碼器的構(gòu)造初代GPT..
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開課時間：已開課
開課地點： 廣東-佛山
【課程大綱】一、高情商溝通本質(zhì)與情緒管理1、溝通的常見問題與溝通的本質(zhì)1）案例分享：請客吃飯的故事2）學員思考：為什么會出現(xiàn)這樣的結(jié)果？3）溝通的本質(zhì)是心神意的交流，其關鍵是了解，信任，共識。2、高情商溝通的核心前提1）視頻案例：《玫瑰 VS王偉》2）要想解決好事..
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開課時間：已開課
開課地點： 廣東-廣州
1 套畫布，復盤操作即學即用圍繞復盤， 導入一套工具畫布組合， 包括《經(jīng) 驗萃取復盤畫布》、《全景式深度復盤畫布》、 《ORID 經(jīng)營分析復盤畫布》， 讓學員在學習后， 回到工作崗位馬上應用， 馬上轉(zhuǎn)化， 馬上見成效。2 門心法，解密復盤底層邏輯深度解析復盤管理方法背后的..
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2024.6.22
