【北京】人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)(2019-11-26)
時間：2019-11-26 09:00 至 2019-11-27 18:00
地點(diǎn)：北京
- 參會報(bào)名
- 會議內(nèi)容
- 會議日程
- 會議嘉賓
- 參會指南
-
手機(jī)下單
首頁 > 商務(wù)會議 > IT互聯(lián)網(wǎng)會議 > 【北京】人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)(2019-11-26) 更新時間：2019-11-07T15:13:55
|
【北京】人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)(2019-11-26) 已截止報(bào)名會議時間： 2019-11-26 09:00至 2019-11-27 18:00結(jié)束 會議地點(diǎn)： 北京 詳細(xì)地址會前通知 None 周邊酒店預(yù)訂 主辦單位： 火龍果軟件工程技術(shù)中心 |
收藏4人
換一換
會議內(nèi)容
會議介紹 主辦方介紹
【北京】人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)(2019-11-26)宣傳圖
時間地點(diǎn)：
北京 11月26-27日；
上海 12月12-13日；
深圳根據(jù)報(bào)名開班
?
認(rèn)證方式：
培訓(xùn)前了解能力模型。
培訓(xùn)后進(jìn)行能力評測：
- 在線考試
- 能力分析，給出學(xué)習(xí)建議
- 合格者頒發(fā)證書，作為職業(yè)技能資格證明
課程首先講解人工智能總體介紹，然后分別詳細(xì)講解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，并結(jié)合人工智能實(shí)例講解如何運(yùn)用人工智能解決實(shí)際問題
培訓(xùn)目標(biāo)：
- 初探機(jī)器學(xué)習(xí)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法
- 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階算法
- 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
- 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
- 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 深度學(xué)習(xí)核心 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺TensorFlow詳解
- 機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目全周期實(shí)戰(zhàn)
培訓(xùn)對象：
算法工程師，分析工程師，人工智能系統(tǒng)開發(fā)工程師
學(xué)員基礎(chǔ)：了解人工智能基本概念
授課方式： 定制課程 + 案例講解 + 小組討論，60%案例講解，40%實(shí)踐演練
培訓(xùn)內(nèi)容：2天
| 主題 | 課程安排 |
| 人工智能初覽 | 人工智能基本概念 人工智能的核心技術(shù) 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域介紹
|
| 第一階段 初探機(jī)器學(xué)習(xí) | 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)要解決的問題 2. 有監(jiān)督無監(jiān)督問題 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)能做什么 4. 感知器-線性分類 5. 線性回歸原理,推導(dǎo) 6. 實(shí)例：預(yù)測泰坦尼克船員能否獲救 7. K近鄰算法原理 8. K近鄰算法代碼實(shí)現(xiàn) 9. 實(shí)例：使用K近鄰算法測試約會對象 |
| 第二階段 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法 | 1. 邏輯回歸算法原理,推導(dǎo) 2. 邏輯回歸代碼實(shí)現(xiàn) 3. 多分類問題解決方案 4. 一對一分類,一對多分類 5. 決策樹算法模型 6. 熵原理,信息增益 7. 決策樹構(gòu)建 8. 決策樹代碼實(shí)現(xiàn) 9. 貝葉斯算法原理 10. 貝葉斯代碼實(shí)現(xiàn) 11. 實(shí)例1：使用貝葉斯分類器打造拼寫檢查器 12. 實(shí)例2：垃圾郵件分類任務(wù) ? |
| 第三階段 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階算法 | 1. Adaboosting算法原理 2. Boosting機(jī)制,優(yōu)勢分析 3. 自適應(yīng)增強(qiáng)算法代碼實(shí)現(xiàn) 4. 實(shí)例：使用集成算法改進(jìn)泰坦尼克號預(yù)測 5. 線性支持向量機(jī)算法原理推導(dǎo) 6. 支持向量機(jī)核變換推導(dǎo) 7. SMO求解支持向量機(jī) 8. SMO算法代碼實(shí)現(xiàn) 9. 隨機(jī)森林算法原理 10. 使用隨機(jī)森林衡量選擇特征標(biāo)準(zhǔn) 11. 實(shí)例：使用隨機(jī)森林改進(jìn)泰坦尼克獲救預(yù)測 12. 聚類算法綜述 13. K-MEANS與DBSCAN算法講解 |
| 第四階段 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 | 1. HTTP日志流量數(shù)據(jù)分析 2. 特征提取 3. 預(yù)處理，歸一化 4. 分類解決方案 5. 聚類解決方案 6. 二分圖，轉(zhuǎn)移矩陣原理 |
| 第五階段 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) | 1. 人工智能深度學(xué)習(xí)歷史發(fā)展及簡介 2. 得分函數(shù) 3. 損失函數(shù) 4. 正則化 5. Softmax分類器原理 6. 最優(yōu)化問題 7. 梯度下降 8. 反向傳播 |
| 第六階段 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 2. 激活函數(shù) 3. 深入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié) 4. 感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大 5. 實(shí)例：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)現(xiàn)并與線性分類對比 |
| 第七階段 深度學(xué)習(xí)核心 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大 2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-卷積層 3. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-池化層 4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解-全連接層 5. 卷積效果實(shí)例 |
| 第八階段 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) | 1. 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例（ALEXNET,VGG）詳解 2. RNN與LSTM記憶網(wǎng)絡(luò) 3. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，參數(shù)初始化 4. 級聯(lián)模式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析-人臉檢測算法分析 5. 序列化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析-人體姿態(tài)識別算法分析 6. 深度殘差網(wǎng)絡(luò) 7. PRISMA如何實(shí)現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)換 8. Faster-rcnn物體檢測框架原理詳解 |
| 第九階段 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺TensorFlow詳解 | 1. TensorFlow 的應(yīng)用場景 2. TensorFlow和其他深度學(xué)習(xí)框架的對比 3. TensorFlow的線性與邏輯回歸 4. 使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)自編碼器及多層感知機(jī) 5. 使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN 6. 使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 7. 使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 8. 使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 9. TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 |
| 第十階段 機(jī)器學(xué)習(xí)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | 1.項(xiàng)目需求分析 2. 數(shù)據(jù)采集與整理 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)因子提取與算法設(shè)計(jì) 4. 搭建機(jī)器學(xué)習(xí)框架 5. 開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)程序 6.運(yùn)行結(jié)果分析與算法優(yōu)化 |
查看更多
火龍果軟件工程技術(shù)中心
火龍果軟件工程技術(shù)中心是UML軟件工程組織下屬的一家軟件工程綜合技術(shù)服務(wù)公司，為軟件行業(yè)提供技術(shù)研發(fā)、技術(shù)咨詢、技術(shù)培訓(xùn)和產(chǎn)品支持服務(wù) 培訓(xùn)： 為軟件行業(yè)提供開發(fā)過程中需要的各種專門性知識培訓(xùn)、技術(shù)培訓(xùn)，包括軟件工程的各種理論知識（例如分析設(shè)計(jì)）、具體應(yīng)用類型的理論知識（例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫），軟件開發(fā)過程中的各種技術(shù)（例如J2EE應(yīng)用環(huán)境）?？蛻舭ǎ耗ν辛_拉中國電子有限公司、諾基亞中國技術(shù)中心、北大方正、清華同方、一汽大眾、UT斯達(dá)康等等，客戶對我們提供的優(yōu)質(zhì)服務(wù)給與了高度的贊譽(yù)。建立了良好的合作關(guān)系。為多家知名公司提供長期定制技術(shù)服務(wù)。同時和十多家國內(nèi)著名培訓(xùn)機(jī)構(gòu)有廣泛的合作關(guān)系，為培訓(xùn)合作伙伴提供技術(shù)和師資的支持。
會議日程
會議嘉賓
參會指南
會議門票
| 票種名稱 | 價格 | 原價 | 票價說明 |
| 會務(wù)費(fèi) | ￥5800 | ￥ |
查看更多
溫馨提示
酒店與住宿:
為防止極端情況下活動延期或取消，建議“異地客戶”與活動家客服確認(rèn)參會信息后，再安排出行與住宿。
退款規(guī)則:
活動各項(xiàng)資源需提前采購，購票后不支持退款，可以換人參加。
您可能還會關(guān)注
-
2025 全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會（ML-Summit）·北京
2025-10-16 北京
-
AiCon深圳2025|全球人工智能開發(fā)與應(yīng)用大會
2025-08-22 深圳
-
AI+創(chuàng)新技術(shù)大會
2025-11-20 上海
-
第七屆AI+研發(fā)數(shù)字峰會（AiDD2025）北京站
2025-08-08 北京
贊助
