課程簡介
課程強調(diào)動手操作；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。共4天8節(jié)，每節(jié)各3~3.5小時，講解機器學習和深度學習的模型理論和代碼實踐，梳理機器學習、深度學習、計算機視覺的技術(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)，然后使用真實數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習的數(shù)據(jù)分析、特征選擇、調(diào)參和結(jié)果比較。
目標收益
通過課程學習，可以理解機器學習的思維方式和關(guān)鍵技術(shù)；了解深度學習和機器學習在當前工業(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進行數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習等工作。
培訓(xùn)對象
課程大綱
| 第一節(jié)：Python與TensorFlow |
解釋器Python2.7/3.6與IDE：Anaconda/Pycharm 列表/元組/字典/類/文件 numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用 scikit-learn的介紹和典型使用 TensorFlow典型應(yīng)用 典型圖像處理 多種數(shù)學曲線 多項式擬合 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) |
| 代碼和案例實踐 |
卷積與(指數(shù))移動平均線 股票數(shù)據(jù)分析 缺失數(shù)據(jù)的處理 環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測和分析 |
| 第二節(jié)：分類回歸與優(yōu)化 |
線性回歸 Logistic/Softmax回歸 廣義線性回歸 L1/L2正則化 Ridge與LASSO Elastic Net 梯度下降算法：BGD與SGD 特征選擇與過擬合 Softmax回歸的概念源頭 最大熵模型 K-L散度 |
| 代碼和案例實踐 |
1.股票數(shù)據(jù)的特征提取和應(yīng)用 2.泰坦尼克號乘客缺失數(shù)據(jù)處理和存活率預(yù)測 3.環(huán)境檢測數(shù)據(jù)異常分析和預(yù)測 4.模糊數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)校正方法 5.PCA與鳶尾花數(shù)據(jù)分類 6.二手車數(shù)據(jù)特征選擇與算法模型比較 7.廣告投入與銷售額回歸分析 8.鳶尾花數(shù)據(jù)集的分類 9.TensorFlow實現(xiàn)線性回歸 10.TensorFlow實現(xiàn)Logistic回歸 |
| 第三節(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 目標分類與識別、目標檢測與追蹤 經(jīng)典AlexNet、VGG、GoogleLeNet Inception |
| 代碼和案例實踐 |
搭建自己的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 基于CNN的圖像識別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享 |
| 第四節(jié)：圖像視頻的定位與識別 |
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 |
| 代碼和案例實踐 |
遷移學習（Transfer Learning） 人臉檢測 OCR字體定位和識別 睿客識云 氣象識別 |
| 第五節(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) 特征提取：word2vec Seq2seq模型 |
| 代碼和案例實踐 |
圖片標注與圖片問答 搭配CNN使用，組成CNN+LSTM模型 Bi-LSTM雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享 |
| 第六節(jié)：自然語言處理 |
語言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram 分詞 詞性標注 依存句法分析 語義關(guān)系抽取 詞向量 文本分類 機器翻譯 文本摘要 閱讀理解 問答系統(tǒng) 情感分析 |
| 代碼和案例實踐 |
輸入法設(shè)計 HMM分詞 文本摘要的生成 智能對話系統(tǒng)和SeqSeq模型 閱讀理解的實現(xiàn)與Attention |
| 第七節(jié)：生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN |
生成與判別 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 |
| 代碼和案例實踐 |
圖片生成 看圖說話 對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享 |
| 第八節(jié)：增強學習RL |
為何使用增強學習 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 ELF |
| 代碼和案例實踐 |
飛翔的小鳥游戲 基于增強學習的游戲?qū)W習 DQN的實現(xiàn) |
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第一節(jié)：Python與TensorFlow 解釋器Python2.7/3.6與IDE：Anaconda/Pycharm 列表/元組/字典/類/文件 numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用 scikit-learn的介紹和典型使用 TensorFlow典型應(yīng)用 典型圖像處理 多種數(shù)學曲線 多項式擬合 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) |
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代碼和案例實踐 卷積與(指數(shù))移動平均線 股票數(shù)據(jù)分析 缺失數(shù)據(jù)的處理 環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測和分析 |
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第二節(jié)：分類回歸與優(yōu)化 線性回歸 Logistic/Softmax回歸 廣義線性回歸 L1/L2正則化 Ridge與LASSO Elastic Net 梯度下降算法：BGD與SGD 特征選擇與過擬合 Softmax回歸的概念源頭 最大熵模型 K-L散度 |
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代碼和案例實踐 1.股票數(shù)據(jù)的特征提取和應(yīng)用 2.泰坦尼克號乘客缺失數(shù)據(jù)處理和存活率預(yù)測 3.環(huán)境檢測數(shù)據(jù)異常分析和預(yù)測 4.模糊數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)校正方法 5.PCA與鳶尾花數(shù)據(jù)分類 6.二手車數(shù)據(jù)特征選擇與算法模型比較 7.廣告投入與銷售額回歸分析 8.鳶尾花數(shù)據(jù)集的分類 9.TensorFlow實現(xiàn)線性回歸 10.TensorFlow實現(xiàn)Logistic回歸 |
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第三節(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 目標分類與識別、目標檢測與追蹤 經(jīng)典AlexNet、VGG、GoogleLeNet Inception |
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代碼和案例實踐 搭建自己的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 基于CNN的圖像識別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享 |
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第四節(jié)：圖像視頻的定位與識別 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 |
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代碼和案例實踐 遷移學習（Transfer Learning） 人臉檢測 OCR字體定位和識別 ?？妥R云 氣象識別 |
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第五節(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) 特征提取：word2vec Seq2seq模型 |
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代碼和案例實踐 圖片標注與圖片問答 搭配CNN使用，組成CNN+LSTM模型 Bi-LSTM雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享 |
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第六節(jié)：自然語言處理 語言模型Bi-Gram/Tri-Gram/N-Gram 分詞 詞性標注 依存句法分析 語義關(guān)系抽取 詞向量 文本分類 機器翻譯 文本摘要 閱讀理解 問答系統(tǒng) 情感分析 |
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代碼和案例實踐 輸入法設(shè)計 HMM分詞 文本摘要的生成 智能對話系統(tǒng)和SeqSeq模型 閱讀理解的實現(xiàn)與Attention |
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第七節(jié)：生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN 生成與判別 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 |
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代碼和案例實踐 圖片生成 看圖說話 對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參經(jīng)驗分享 |
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第八節(jié)：增強學習RL 為何使用增強學習 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 ELF |
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代碼和案例實踐 飛翔的小鳥游戲 基于增強學習的游戲?qū)W習 DQN的實現(xiàn) |
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