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Python-機器學習、深度學習與計算機圖像處理技術實戰(zhàn)

學習費用: 8800.00元/人 主講老師:
開課時間: 課時安排: 4天
開課地點: 全國
課程報名: 隋老師 (微信同號)
課程對象:
課程簡介:
課程分類: 領導力 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 戰(zhàn)略管理 | 薪酬績效 | 職業(yè)素養(yǎng) | 經(jīng)理人 | 生產(chǎn)管理 | 采購管理 | 質(zhì)量管理 | 物流管理 | 供應鏈管理 | 倉儲管理 | 管理體系 | 項目管理 | 商務禮儀 | 談判技巧 | 目標管理 | 客戶服務 | 溝通和表達 | 心理學 | 阿米巴 | 事業(yè)單位 | 國際貿(mào)易 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 資本運作 | 國學智慧 | 房地產(chǎn) | epc培訓 | TTT培訓 | 招投標 | 女性培訓 | 班組管理 | 店長培訓 | 六西格瑪 |
更新時間: 2022-04-01 12:54

培訓收益

課程中通過細致講解,使學員掌握該技術的本質(zhì)。具體收益包括:

1、回歸算法理論與實戰(zhàn);

2、決策樹算法理論與實戰(zhàn);

3、集成學習算法理論與實戰(zhàn);

4、KNN算法和決策樹算法理論與實戰(zhàn);

5、聚類算法理論與實戰(zhàn);

6、神經(jīng)網(wǎng)絡算法;

7、Tensorflow;

8、生成式對抗網(wǎng)絡GANs。

 

課程大綱

第一章  機器學習與線性回歸算法 

線性回歸實現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)預測 

1、線性回歸介紹與公式推導 

2、多變量線性歸回與梯度下降 

3、線性回歸預測銷售數(shù)據(jù) 

4、數(shù)據(jù)升維與PCA降維 

5、數(shù)據(jù)歸一化與模型優(yōu)化 

6、欠擬合與過擬合 

7、訓練結(jié)果的可視化 

8、保存模型與再加載 

    

第二章  邏輯回歸與決策樹實戰(zhàn) 

邏輯回歸之信用卡反欺詐預測

1、項目背景與需求分析 

2、特征工程之標準化 

3、基本預處理操作 

4、上采樣與下采樣 

5、混淆矩陣可視化函數(shù) 

6、模型的訓練與準確率,*率,召回率 

決策樹、集成學習識別銀行高風險貸款

1、信息增益與算法原理介紹 

2、數(shù)據(jù)分析、特征工程 

3、模型訓練與優(yōu)化參數(shù) 

4、隨機森林、正向激勵算法 

5、采用決策樹識別高風險貸款 

 

第三章  Tensorflow2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡 

深度學習與深度神經(jīng)網(wǎng)絡實踐 

1、Tensorflow安裝 

2、Tensorlfow基礎知識 

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)絡搭建手寫數(shù)字識別 

7、交叉熵(cross-entropy)講解和使用 

8、過擬合,正則化,Dropout 

9、各種優(yōu)化器Optimizer 

10、改進手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡  

11、模型保存與載入  

 

第四章  深度學習之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 

CIFAR圖形圖像識別項目

1、CIFAR項目需求介紹 

2、分析愛data_batch數(shù)據(jù)集 

3、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡介紹 

4、卷積、深度、池化、步長、激活函數(shù) 

-采用CNN完成CIFAR物體分類 

1、人臉識別數(shù)據(jù)集與算法介紹 

2、模型結(jié)構設計 

3、人臉損失函數(shù)設計 

4、模型與參數(shù)調(diào)優(yōu) 

 

第五章  Keras 神經(jīng)網(wǎng)絡框架 

Keras理論介紹*實戰(zhàn) 

1、Keras神經(jīng)網(wǎng)絡框架介紹 

2、基于Keras情感類分析 

3、動物分類器實現(xiàn) 

4、采用Keras實現(xiàn)非線性回歸 

5、生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡原理及應用 

6、模塊結(jié)構分析與優(yōu)化策略 

7、采用Keras重構TensorFlow項目 

 

第六章  Open CV計算機視覺技術 

OpenCV的人臉識別 

1、OpenVI*框架介紹與安裝測試 

2、OpenCV DNN中使用IE模塊加速 

3、轉(zhuǎn)化工具與IE模塊加速 

4、準備人臉數(shù)據(jù) 

5、CV掃描圖像、平滑、擴張實現(xiàn) 

6、DNN神經(jīng)網(wǎng)絡識別人臉 

7、測試與調(diào)優(yōu)操作 

8、基于Open CV DNN 構建車輛與車牌檢查模型 

 

第七章  YOYO目標識別框架技術 

YOYO目標識別框架介紹 

1、標檢測任務介紹 

2、RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介紹 

3、YOLO算法介紹 

4、目標分割任務介紹 

5、全卷積網(wǎng)絡 

6、雙線性上采樣 

7、特征金字塔 

8、Mask RCNN算法介紹 

9、目標分割項目實戰(zhàn)

 

第八章  圖數(shù)據(jù)庫與構建知識圖譜

知識表示與建模 

1、知識圖譜核心技術:知識推理 

2、知識圖譜應用場景與抽取概述介紹 

3、本體知識推理與任務分類 

4、實體與關系、事件抽取技術 

5、采用TxtCnn、CRF完成知識抽取 

6、采用RNN、LSTM完成知識抽取

知識存儲與問答機器人構建 

1、知識存儲neo4j常用數(shù)據(jù)庫 

2、Cyhper語言介紹 

3、采用Py操作Neo4j數(shù)據(jù)庫 

4、基于知識圖譜問答機器人構建

 
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