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《机器学习与深度学习》最后2天拼团 : 冲击50人499元!


《机器学习与深度学习》最后2天拼团 : 冲击50人499元!

机器学习与深度学习实战


【课程目标】

从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类,深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色,也即将改变这个世界。但是很多同学担心机器学习和深度学习入门要求太高,苦于国内没有合适的课程予以帮助。

本课程旨在帮助同学们更快更轻松的掌握机器学习和深度学习所涉及的所有知识点,真正的入门这个世界上拥有最先进技术的领域。

 

【课程特色】

 1、通俗易懂

每一个知识点都有对应的实例的讲解即便没有基础的同学也能从原理上理解

 

2、原理和实战结合

在讲解完原理课 程紧跟着实战项目,从流程上讲解如何完成一个实际的项目

 

3、直播+视频+QQ答疑

丰富的学习形式,时间可以自由支配


【学习对象】

有能力看懂一门语言,有点数学基础(概率、线代)最好


【课程安排

上课时间:3月20

上课方式:远程+视频+QQ答疑

课程地址:长按识别加学习群“293404470”共享直播链接

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【课程大纲

机器学习部分

第一课:初探机器学习(2)

1.机器学习要解决的任务

2.有监督与无监督问题          

3线性分类器-由感知器打开机器学习的大门        4.机器学习hello word算法K-近邻算法原理 

5.python实现k近邻算法

6.案例:使用k近邻预测约会对象


第二课:回归算法   (3)

1.线性回归问题

2.线性回归原理推导

3.逻辑回归算法原理 

4.softmax分类器                                        

5.python实现逻辑回归算法


第三课:决策树与随机森林(3)


1.熵原理,信息增益

2.使用ID3算法构造决策树

3.python实现决策树算法

4.随机森林算法原理

5.随机森林特征选择


第四课:kaggle案例python实战(3)


1.泰坦尼克船员获救预

2.用户流失预警案例


深度学习部分

第一课:深度学习必备基础知识点1  (2)


1.人工智能及课程简介

2.传统线性分类问题               

3.得分函数 

4.损失函数,正则化 

5.交叉验证问题 

6.图像分类任务实例


第二课:深度学习必备基础知识点2   (2)   


1.Softmax分类器

2.最优解问题,

3.梯度下降                                             

4.反向传播


第三课:神经网络                   (2)


1.神经网络原理于结构

2.深入神经网络细节

3.神经网络效果可视化模型

3.案例实战,感受神经网络的强大


第四课:卷积神经网络              (3)


1.卷积神经网络应用

2.卷积神经网络各层结构详解

3.卷积神经网络各参数项意义

4.卷积神经网络效果


第五课:卷积神经网络实例,技巧    (2)


1.经典卷积神经网络实例(Alexnet,Vgg)

2.训练网络的实用技巧(数据增强,transfer learning,网络设计)

3.RNN与LSTM网络结构


第六课:计算机视觉常规任务,物体识别(2)


1.Classification and Location任务详解

2.三代物体识别网络详解

3.faster-rcnn框架详解


第七课:顶级会议论文解读(2)


1.级联网络结构模型-人脸检测算法

2.序列化网络模型-关键点定位算法

3.深度残差网络

4.解读Style Transfer的艺术


第八课:深度学习框架CAFFE使用介绍(2)


1.深度学习框架Caffe详细介绍

2.网络配置文件书写规则

3.各计算层参数详解

4.超参数配置文件

5.训练卷积神经网络


第九课:Caffe框架使用进阶 (2)


1.实例演示制作LMDB数据源

2.多标签问题之HDF5数据源

3.绘制网络结构图,LOSS曲线

4.自定义python层

5.使用caffe完成分类任务


第十课:深度学习实战-人脸检测(2)


1.人脸检测项目概述

2.收集数据与预处理

3.使用caffe训练网络得出模型

4.利用模型进行多尺度人脸检测得出结果


第十一课:深度学习框架Tensorflow实战(3)


1.     Tensorflow基本操作
2.     线性回归模型
3.     逻辑回归模型
4.     神经网络模型
5.     CNN与RNN

第十二课:验证码识别案例(2)



1.     验证码数据生成

2.     使用tensorflow建立CNN模型

3.     训练网络

4.     预测结果

【讲师介绍

唐老师  深度学习领域多年一线实践研究专家,同济大学硕士。

主要研究深度学习领域,计算机视觉,图像识别。精通机器学习,热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。乐于钻研,解开每一个问题,把复杂的问题简单表达呈现,能帮助更多的同学入门深度学习这个领域是我最大的心愿。


【课程大礼包】

1)享试听课《人工智能与深度学习》视频;
2)凡参团且最终报名的赠送价值99元16课时《python从入门到进阶》一套;

3)可参加“你上课,我买单”活动,按要求完成任务的全额退款,没看错,是全额退款!


“你上课,我买单”活动规则:

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往期课程活动展示:

 ★《python从入门到进阶》直播全程8节共16课时费用99元,以下截图史同学完成了全程的签到以及课程练习

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故获得PPV课活动费用退还:

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★以及对课程的整体评价:

老师的经验很丰富,举例也很经典,PPV课工作人员的服务也很好,如果课程能提供ppt,每节课后能够提供答疑,就更完美了。其次,可以多开一些企业实战的数据分析,数据挖掘和机器学习的滚动式课程,谢谢!

重要|重要|重要

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原文始发于微信公众号(PPV课数据科学社区):《机器学习与深度学习》最后2天拼团 : 冲击50人499元!

原创文章,作者:ppvke,如若转载,请注明出处:http://www.ppvke.com/archives/3578

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