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Python+机器学习与深度学习实战

2022-04-27 08:59:28 | 来源:中培企业IT培训网
一、培训简述
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。

二、培训特色
本次培训从实战的角度对Python进行了全面的剖析,并结合实际案例分析和探讨Python技术的应用场景,给Python相关从业人员以指导和启迪。

三、培训时长
共计3天,每天6课时

四、培训大纲
日程 培训模块 培训内容
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.随机森林
KNN与聚类
理论与实战
1.sklearn实现knn算法完成iris数据集分类
2.k-means算法
3.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
   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
 
 (注:大纲还可根据需求进行调整)

师资简介
刘老师

十几年软件研发经验,8年企业培训经验,对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究,精通J2EE企业级开发技术。Java方向:设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向:Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫技术、基于Scikit-Learn机器学习框,Tensorflow深度学习框架、人脸识别技术。
区块链方向:BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS
精品课程
  • Python核心编程与快速入门
  • Django Web开发、Scrapy爬虫实践
  • Numpy与Pandas数据统计与分析技术
  • Python机器学习 (K-近邻、贝叶斯、决策树、随机森林、K-均值、线性回归)
  • Tensorflow 深度学习与人脸识别技术
  • Java SSH高级应用开发最佳实践
  • Spring Boot与Spring Cloud
  • 设计模式最佳实践
  • 区块链、比特币、以太坊智能合约应用实践
  • Solidity Truffle智能合约最佳实践
  • Hyperledger Fabirc 联盟链架构实现
教学风格
丰富的企业应用软件开发经验,深厚的软件架构设计理论和实践。专业而丰富的培训教学技能,将深奥的技术理论与企业实践有机融合,通过轻量化、深入浅出的授课方式让学员在愉悦中获取知识。

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