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機器學(xué)習與深度學(xué)習實(shí)戰案例及應用
課程編號：34609
課程價(jià)格：￥21200/天
課程時(shí)長(cháng)：2 天
課程人氣：689
【培訓收益】
第一節 第一節：機器學(xué)習深度學(xué)習與TensorFlow
1.1 numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用；
1.2 scikit-learn的介紹和典型使用；
1.3 多元線(xiàn)性回歸； 1.4 Logistics回歸與Softmax回歸；
1.5 決策樹(shù)和隨機森林； 1.6 SVM；
1.7 多種聚類(lèi)的原理和調參；1.8 TensorFlow典型應用；
1.9 典型圖像處理； 1.10 多項式擬合；
1.11快速傅里葉變換FFT； 1.12 奇異值分解SVD；
1.13 Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網(wǎng)絡(luò )；
第一節：代碼和案例實(shí)踐
1.1股票交易數據的 (指數)移動(dòng)平均線(xiàn)與預測；
1.2無(wú)人機圖像的風(fēng)機葉片缺陷檢測和識別系統；
1.3環(huán)保檢測數據異常檢測和分析；
1.4股票數據分析；
1.5社會(huì )學(xué)人群收入預測；
1.6葡萄酒數據集的決策樹(shù)/隨機森林分類(lèi)；
1.7泰坦尼克乘客存活率估計；
第二節
第二節：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )CNN
2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構，濾波器，卷積；
2.2 池化，激活函數，反向傳播；
2.3 目標分類(lèi)與識別、目標檢測與追蹤；
2.4 AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet；
2.5 Inception-V3/V4； 2.6 ResNet、DenseNet；
第二節：代碼和案例實(shí)踐
2.1 數字圖片分類(lèi)；
2.2 卷積核與特征提??；
2.3 以圖搜圖； 2.4 人證合一；
2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )調參經(jīng)驗分享；
第三節 第三節：圖像視頻的定位與識別
3.1 視頻關(guān)鍵幀處理； 3.2 物體檢測與定位；
3.3 RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，MaskRCNN；
3.4 YOLO； 3.5 FaceNet；
第三節：代碼和案例實(shí)踐：
3.1 遷移學(xué)習； 3.2 人臉檢測；
3.3 OCR字體定位和識別； 3.4?？妥R云；
3.5 氣象識別；
章節 內 容
第四節 第四節：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )RNN
4.1 RNN基本原理； 4.2 LSTM、GRU；
4.3 Attention； 4.4 CNN+LSTM模型；
4.5 Bi-LSTM雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構；
4.6 編碼器與解碼器結構；
4.7 特征提?。簑ord2vec； 4.8 Seq2seq模型；
第四節：代碼和案例實(shí)踐：
4.1 看圖說(shuō)話(huà)； 4.2 視頻理解； 4.3 藏頭詩(shī)生成；
4.4 問(wèn)答對話(huà)系統； 4.5 OCR；
4.6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )調參經(jīng)驗分享；
第五節 第五節：自然語(yǔ)言處理
5.1 語(yǔ)言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram； 5.2分詞/詞性標注；
5.3 詞向量； 5.4文本分類(lèi)； 5.5機器翻譯；
5.6 文本摘要； 5.7閱讀理解； 5.8 情感分析；
第五節：代碼和案例實(shí)踐：
5.1 HMM分詞； 5.2 問(wèn)答系統；
5.3 文本摘要的生成； 5.4智能對話(huà)系統和SeqSeq模型；
5.5 閱讀理解的實(shí)現與Attention；
第六節 第六節：生成對抗網(wǎng)絡(luò )GAN和強化學(xué)習RL
6.1 生成與判別； 6.2生成模型：貝葉斯、HMM到深度生成模型；
6.3 GAN對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )； 6.4 DCGAN；
6.5 Conditional GAN； 6.6 InfoGan； 6.7Wasserstein GAN；
6.8 馬爾科夫決策過(guò)程； 6.9 貝爾曼方程、最優(yōu)策略；
6.10 策略迭代、值迭代； 6.11 Q Learning；
6.12 SarsaLamda； 6.13 DQN；
6.14 A3C； 6.15 ELF；
第六節 第六節：代碼和案例實(shí)踐：
6.1 圖片生成； 6.2 看圖說(shuō)話(huà)； 6.3 OpenAI；
6.4 飛翔的小鳥(niǎo)游戲； 6.5 基于增強學(xué)習的游戲學(xué)習；
6.6 DQN的實(shí)現；
【背景介紹】
Ø 復旦大學(xué)軟件學(xué)院副教授
Ø 對外貿易大學(xué)大學(xué)MBA班講師
Ø 江南大學(xué)MBA講師
Ø SAP大學(xué)聯(lián)盟培訓講師
【實(shí)戰經(jīng)驗】
在復旦大學(xué)軟件學(xué)院,主要研究商務(wù)智能和大數據技術(shù)與應用。主要負責電子商務(wù)、大數據核心技術(shù)與應用、客戶(hù)智能和商務(wù)智能的教學(xué)，2011年紐約大學(xué)Stern商學(xué)院訪(fǎng)問(wèn)學(xué)者。商務(wù)智能被評為上海市精品課程，獲得2013年高等教育上海市級教學(xué)成果獎二等獎。目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數據分析等。主持國家自然科學(xué)基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業(yè)合作課題等項目。獲得上海市2015年上海市科技進(jìn)步二等獎。
與SAP、IBM等公司有長(cháng)期廣泛的合作，主持和參與了了江蘇中天集團、上海自貿區、上海交巡警總隊等10幾家單位數據分析、流程優(yōu)化的合作項目。
【出版著(zhù)作】
《流程管理》
《智能化的流程管理》
教材《電子商務(wù)模式（第二版）》、《流程智能》、《客戶(hù)智能》、《商務(wù)智能（第四版）》和《商務(wù)智能 數據分析的管理視角》等多部。
【合作項目及培訓經(jīng)驗】§
面向角色的MAS工作流模型理論及其應用研究 2002.3—2003.5 中國博士后科研基金 負責人
多角色協(xié)調過(guò)程模型及其變化管理（70301004） 2004.1—2006.12國家自然科學(xué)基金 負責人
移動(dòng)環(huán)境下的企業(yè)集成新技術(shù)（2008AA04Z127） 2009.10-2010.9 863資助主要參與人
基于組織視圖的簡(jiǎn)約業(yè)務(wù)流程挖掘及其應用研究(71071038) 2011.1—2013.12國家自然科學(xué)基金 負責人 結題評估優(yōu)秀
非常規突發(fā)事件中信息分類(lèi)、信息傳播與認知模型研究（91324010） 國家自然科學(xué)基金重大研究計劃培育課題 2014.1—2014.12 主要參與人
業(yè)務(wù)流與知識流的集成模型和優(yōu)化研究（14PJC017） 2014年上海市浦江人才計劃項目 2014.9—2016.9 負責人
Research on Real-time HA enablement and workload assignment optimization based on Spark in MFT, IBM SUR, IBM Shared University Research（IBM大學(xué)合作部共享大學(xué)研究）,2015負責人
上海自貿區大數據應用研究 2015.10-2015.12 上海自貿區管委會(huì )合作項目 負責人
耐熱導線(xiàn)工廠(chǎng)質(zhì)量管理數據分析 2015.10-2016.8 江蘇中天軟件科技有限公司 負責人
亞太運營(yíng)商出口退稅服務(wù)平臺設計 2016.3-2016.7 上海自貿區管委會(huì )合作項目，負責人
面向情景感知的智能物體語(yǔ)義建模與自適應控制研究（61671157），國家自然科學(xué)基金面上項目，2017-2020，主要參與人（排名第二）
天呈醫流商城服務(wù)機器人設計 2016.11—2017.8 天呈醫流有限公司，負責人
基于大數據技術(shù)的中天能耗和設備監測云平臺設計 2016.12—2018.3 江蘇中天軟件科技有限公司，負責人。
【主講課程】
《區塊鏈》
《深度學(xué)習》
《智慧營(yíng)銷(xiāo)》
《大數據挖掘與分析》
《人工智能發(fā)展趨勢》
《人工智能—智能機器人》
應用課題：
《保險精準營(yíng)銷(xiāo)》
《移動(dòng)運營(yíng)商精準營(yíng)銷(xiāo)》
《數據運營(yíng)（旅游互聯(lián)網(wǎng)公司）》
《金融大數據應用實(shí)踐》
《大數據在人力資源的應用》
《智能時(shí)代 運營(yíng)商大數據之路》
《產(chǎn)品經(jīng)理如何看待數據分析與人工智能》
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一．生物識別的定義和概要簡(jiǎn)述1.為什么需要生物識別2.生物識別（bio-metrics）系統的分類(lèi)3.生物識別系統4.生物識別框架二．生物識別的多種類(lèi)型指紋，掌紋—指紋掌紋采集，評估，特征提取，特征對比聲紋識別--傳感器音頻采樣，降噪濾波，特征采樣，聲音數字特征匹配人臉識別—人臉..
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第一章. 機器學(xué)習和深度學(xué)習系統設計方法論a)機器學(xué)習和深度學(xué)習的概念和區別b)人工智能算法工程師的日常工作流程c)傳統機器學(xué)習的系統設計方法d)人工智能時(shí)代深度學(xué)習的系統設計方法第二章.機器學(xué)習和深度學(xué)習人工智能的常見(jiàn)開(kāi)發(fā)流程a)洞悉公司業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)邏輯痛點(diǎn)，抽象出計算機解決方法方案b)數據清洗和預處理c)構建數據集，數..
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課程背景：2018年國務(wù)院推出《推動(dòng)企業(yè)上云實(shí)施指南》，提出到2020年，云計算要在企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理中的應用廣泛普及，全國新增上云企業(yè)100萬(wàn)家。形成典型標桿應用案例100個(gè)以上，形成一批有影響力、帶動(dòng)力的云平臺和企業(yè)上云體驗中心。未來(lái)20年的互聯(lián)網(wǎng)是“物聯(lián)網(wǎng)”時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)是數字化與智能化。而云計算是這個(gè)下半場(chǎng)的終..
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前言任職資格管理實(shí)質(zhì)與員工隊伍職業(yè)化能力評價(jià)方法-任職資格的起源NVQ基本概況任職資格與職位管理的關(guān)系一、什么是職位職位分析與角色分析1.職位分析的方法與步驟2.職位職責的界面分析3.職位職責的準確定位4.典型職位分析舉例案例分析：華為公司職位說(shuō)明書(shū)職位族/類(lèi)1.劃分職位族、類(lèi)的目的2.運用職位..
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