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        首頁 > 商務(wù)會(huì)議 > IT互聯(lián)網(wǎng)會(huì)議 > 2019機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(11月北京班) 更新時(shí)間:2019-09-06T09:17:23

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        2019機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(11月北京班)
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        官方合作

        2019機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(11月北京班) 已截止報(bào)名

        會(huì)議時(shí)間: 2019-11-23 08:00至 2019-11-24 18:00結(jié)束

        會(huì)議地點(diǎn): 北京  詳細(xì)地址會(huì)前通知   周邊酒店預(yù)訂

        主辦單位: 麥思博(北京)軟件技術(shù)有限公司(msup)

        行業(yè)熱銷熱門關(guān)注看了又看 換一換

              會(huì)議介紹

              會(huì)議內(nèi)容 主辦方介紹


              2019機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(11月北京班)

              2019機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(11月北京班)宣傳圖

              課程簡介

              課程強(qiáng)調(diào)動(dòng)手操作;內(nèi)容以代碼落地為主,以理論講解為根,以公式推導(dǎo)為輔。講解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的模型理論和代碼實(shí)踐,梳理機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)框架,從根本上解決如何使用模型、優(yōu)化模型的問題;每次課中,首先闡述算法理論和少量公式推導(dǎo),然后使用真實(shí)數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析、特征選擇、調(diào)參和結(jié)果比較。

              目標(biāo)收益

              通過課程學(xué)習(xí),可以理解機(jī)器學(xué)習(xí)的思維方式和關(guān)鍵技術(shù);了解深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前工業(yè)界的落地應(yīng)用;能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的算法模型并書寫代碼,初步勝任使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等工作。

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               麥思博(北京)軟件技術(shù)有限公司(msup) 麥思博(北京)軟件技術(shù)有限公司(msup)

              麥思博(msup)有限公司發(fā)源美國西雅圖,2007年創(chuàng)辦,是一家面向技術(shù)型組織的培訓(xùn)咨詢機(jī)構(gòu),服務(wù)于技術(shù)團(tuán)隊(duì)的技能提升、軟件工程的實(shí)際應(yīng)用和產(chǎn)品品質(zhì)的創(chuàng)新與超越。強(qiáng)調(diào)人員、技術(shù)、流程和管理的有機(jī)結(jié)合,注重角色崗位的技能提升與職業(yè)發(fā)展,以及技術(shù)團(tuán)隊(duì)復(fù)合管理與協(xié)作。每年超過1000家企業(yè)續(xù)單參與msup旗下公開課、工作坊、案例研究、國際游學(xué)等培訓(xùn)項(xiàng)目。

              會(huì)議日程 (最終日程以會(huì)議現(xiàn)場為準(zhǔn))


              課程大綱

              第一節(jié):Python機(jī)器學(xué)習(xí)與TensorFlow

              numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用
              scikit-learn的介紹和典型使用
              多元線性回歸
              Logistics回歸與Softmax回歸
              決策樹和隨機(jī)森林
              SVM
              多種聚類的原理和調(diào)參
              TensorFlow典型應(yīng)用
              典型圖像處理
              多項(xiàng)式擬合
              快速傅里葉變換FFT
              奇異值分解SVD
              Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網(wǎng)絡(luò)

              代碼和案例實(shí)踐:

              股票交易數(shù)據(jù)的 (指數(shù))移動(dòng)平均線與預(yù)測
              無人機(jī)圖像的風(fēng)機(jī)葉片缺陷檢測和識(shí)別系統(tǒng)
              環(huán)保檢測數(shù)據(jù)異常檢測和分析
              股票數(shù)據(jù)分析
              社會(huì)學(xué)人群收入預(yù)測
              葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹/隨機(jī)森林分類
              泰坦尼克乘客存活率估計(jì)

              第二節(jié):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

              神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),濾波器,卷積
              池化,激活函數(shù),反向傳播
              目標(biāo)分類與識(shí)別、目標(biāo)檢測與追蹤
              經(jīng)典AlexNet、VGG、GoogleLeNet
              Inception
              ResNet、DenseNet
              視頻關(guān)鍵幀處理
              物體檢測與定位
              RCNN,F(xiàn)ast-RCNN,F(xiàn)aster-RCNN,MaskRCNN
              YOLO
              FaceNet

              代碼和案例實(shí)踐:

              搭建自己的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
              基于CNN的圖像識(shí)別
              卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗(yàn)分享

              代碼和案例實(shí)踐:

              遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning)
              人臉檢測
              OCR字體定位和識(shí)別
              ??妥R(shí)云
              氣象識(shí)別

              第三節(jié):循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

              RNN基本原理
              LSTM、GRU
              Attention
              編碼器與解碼器結(jié)構(gòu)
              言特征提?。簑ord2vec
              Seq2seq模型

              代碼和案例實(shí)踐:

              看圖說話
              視頻理解
              藏頭詩生成
              問答對話系統(tǒng)
              循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗(yàn)分享

              第四節(jié):生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN與增強(qiáng)學(xué)習(xí)RL

              生成模型:貝葉斯、HMM到深度生成模型
              GAN對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
              DCGAN
              Conditional GAN
              InfoGan
              Wasserstein GAN
              馬爾科夫決策過程
              貝爾曼方程、最優(yōu)策略
              策略迭代、值迭代
              Q Learning
              SarsaLamda
              DQN
              A3C

              代碼和案例實(shí)踐:

              圖片生成
              看圖說話
              對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗(yàn)分享
              飛翔的小鳥游戲
              基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的游戲?qū)W習(xí)
              DQN的實(shí)現(xiàn)

              查看更多

              會(huì)議嘉賓 (最終出席嘉賓以會(huì)議現(xiàn)場為準(zhǔn))


              鄒老師

              中科智視首席研究員

              中科智視首席研究員、天津大學(xué)創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、中國醫(yī)藥教育協(xié)會(huì)老年健康分會(huì)學(xué)術(shù)委員,《聊城大學(xué)學(xué)報(bào)》中青年編委;創(chuàng)立的睿客邦與多所高校合作建立了Al實(shí)訓(xùn)實(shí)習(xí)基地,完成和在研30多個(gè)人工智能工業(yè)項(xiàng)目,廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)、氣象、銀行、電信等多個(gè)領(lǐng)域,致力于人工智能新技術(shù)的實(shí)踐和應(yīng)用。

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              參會(huì)指南

              會(huì)議門票


              會(huì)務(wù)費(fèi):5800元/人,含參會(huì)費(fèi),住宿交通自理。

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              溫馨提示
              酒店與住宿: 為防止極端情況下活動(dòng)延期或取消,建議“異地客戶”與活動(dòng)家客服確認(rèn)參會(huì)信息后,再安排出行與住宿。
              退款規(guī)則: 活動(dòng)各項(xiàng)資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

              還有若干場即將舉行的 機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)

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              部分參會(huì)單位

              主辦方?jīng)]有公開參會(huì)單位
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