关于“机器学习与深度学习案例实践班”通知
关于“机器学习与深度学习案例实践班”通知
注：课程为多期多地点，内容相似，导师相同，如有意向，请咨询微信：
各有关单位：
为进一步推动高等院校机器学习与深度学习教学工作的开展，加强国内各高等院校同行间的交流，培养国内的师资力量，将机器学习与深度学习的最新实训内容带入课堂，特举办“机器学习与深度学习案例实践班”，具体由北京中科软培科技有限公司与北京深学企培科技有限公司共同举办网址，本次培训由权威师资主讲，培训主打理论结合实践主题，课程强调动手操作；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为辅。
一、培训目的：
通过课程学习，可以理解机器学习的思维方式和关键技术；了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用；能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码，初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。
二、主讲专家：
邹老师，中国科学院副研究员，天津大学软件学院创业导师，成立中国科学院邹博人工智能研究中心（杭州站），在翔创、天识、睿客邦等公司担任技术顾问，研究方向机器学习、深度学习、计算几何，应用于大型气象设备图像与文本挖掘、股票交易与预测、量子化学医药路径寻优、传统农资产品价格预测和决策等领域。
三、培训内容：
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第 一 节 |
Python与TensorFlow
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解释器Python2.7/3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 列表/元组/字典/类/文件 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 scikit-learn的介绍和典型使用 TensorFlow典型应用 典型图像处理 多种数学曲线 多项式拟合 快速傅里叶变换FFT 奇异值分解SVD Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络 |
代码和案例实践： 卷积与(指数)移动平均线 股票数据分析 缺失数据的处理 环境数据异常检测和分析 使用TensorFlow设计分类器 使用TensorFlow完成线性回归
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第 二 节 |
回归和随机森林
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线性回归 Logistic/Softmax回归 广义线性回归 L1/L2正则化 Ridge与LASSO Elastic Net 梯度下降算法：BGD与SGD ID3、C4.5、CART详解 决策树的正则化 预剪枝和后剪枝 Bagging 随机森林 不平衡数据集的处理 利用随机森林做特征选择 使用随机森林计算样本相似度 异常值检测 |
代码和案例实践： 1.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率预测 2.环境检测数据异常分析和预测 3.模糊数据查询和数据校正方法 4.PCA与鸢尾花数据分类 5.二手车数据特征选择与算法模型比较 6.广告投入与销售额回归分析 7.鸢尾花数据集的分类 8.决策树和随机森林的可视化 9.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
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第 三 节 |
卷积神经网络CNN |
神经网络结构，滤波器，卷积 池化，**函数，反向传播 目标分类与识别、目标检测与追踪 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet Inception-V3/V4 ResNet、DenseNet |
代码和案例实践： 数字图片分类 卷积核与特征提取 以图搜图 人证合一 卷积神经网络调参经验分享
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第 四 节 |
图像视频的定位与识别
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视频关键帧处理 物体检测与定位 RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，MaskRCNN YOLO FaceNet |
代码和案例实践： 迁移学习 人脸检测 OCR字体定位和识别 睿客识云 气象识别
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第 五 节 |
循环神经网络RNN
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RNN基本原理 LSTM、GRU Attention CNN+LSTM模型 Bi-LSTM双向循环神经网络结构 编码器与解码器结构 特征提取：word2vec Seq2seq模型 |
代码和案例实践： 看图说话 视频理解 藏头诗生成 问答对话系统 OCR 循环神经网络调参经验分享
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第 六 节 |
自然语言处理
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语言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram 分词 词性标注 依存句法分析 语义关系抽取 词向量 文本分类 机器翻译 文本摘要 阅读理解 问答系统 情感分析
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代码和案例实践： 输入法设计 HMM分词 文本摘要的生成 智能对话系统和SeqSeq模型 阅读理解的实现与Attention
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第 七 节 |
生成对抗网络GAN |
生成与判别 生成模型：贝叶斯、HMM到深度生成模型 GAN对抗生成神经网络 DCGAN Conditional GAN InfoGan Wasserstein GAN |
代码和案例实践： 图片生成 看图说话 对抗生成神经网络调参经验分享
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第 八 节 |
强化学习RL
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为何使用增强学习 马尔科夫决策过程 贝尔曼方程、最优策略 策略迭代、值迭代 Q Learning SarsaLamda DQN A3C ELF |
代码和案例实践： OpenAI 飞翔的小鸟游戏 基于增强学习的游戏学习 DQN的实现
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四、时间地点：
2018年11月08日-11日 07日报到 深圳
2018年11月15日-18日 14日报道 北京
五、培训对象：
各高等院校数据科学相关专业、计算机科学技术、网络工程、软件工程、信息工程、信息管理、、统计学专业、应用数学专业、经济管理专业、市场营销专业等科研、教学带头人，骨干教师、博士生、硕士生；各高校教务处、科研处、信息中心、实验中心领导。对机器学习技术有兴趣和需求，愿意进行深入钻研的从业人员。
六、报名方式及费用：
报名人员可直接回复报名回执表至邮箱。或与会务组电话联系咨询。¥RMB:4900元/人（含报名费、证书费、培训费、教材费、资料费）食宿统一安排费用自理。
七、颁发证书：
参加相关培训并通过考试的学员，可以获得：
工信部相关部门颁发-深度学习技能证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
注：请学员带二寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。
北京中科软培科技有限公司
2018年5月