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人工智能與深度學(xué)習(xí)

課程編號:37661

課程價格:¥25000/天

課程時長:3 天

課程人氣:892

行業(yè)類別:IT網(wǎng)絡(luò)     

專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:葉梓

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】


【培訓(xùn)收益】



第一天:人工智能概念與經(jīng)典算法
人工智能概念綜述(第一天——1)
1、從一些術(shù)語辨析人工智能
2、人工智能之連接主義的興衰史
3、這次AI的熱潮是怎么來的?

圖像處理領(lǐng)域的最新熱點(第一天——2)
1、分類、目標檢測與實例分割
2、風(fēng)格遷移
3、自動駕駛
4、人體姿態(tài)識別
5、超分辨率圖像生成

語言處理領(lǐng)域的最新熱點(第一天——3)
1、Attention機制
2、自動構(gòu)建知識圖譜
3、看圖說話
4、預(yù)訓(xùn)練機制

三大經(jīng)典算法(第一天——4)
1、決策樹算法
2、決策樹案例:手術(shù)后駝背的發(fā)生概率
3、聚類算法
4、聚類案例:鳶尾花數(shù)據(jù)的聚類
5、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
6、關(guān)聯(lián)規(guī)則案例:超市購物籃分析

性能評價指標(第一天——5)
1、準確率;精確率、召回率;F1
2、真陽性率、假陽性率
3、混淆矩陣
4、ROC與AUC
5、案例:繪制ROC并計算AUC、F1
6、對數(shù)損失
7、Kappa系數(shù)
8、回歸:平均絕對誤差、平均平方誤差
9、案例:繪制擬合曲線,計算擬合優(yōu)度
10、聚類:蘭德指數(shù)、互信息
11、k折驗證

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (第一天——6)
1、人工神經(jīng)元及感知機模型
2、前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3、sigmoid
4、梯度下降
5、誤差反向傳播
6、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例:可手算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

支持向量機 (第一天——7)
1、統(tǒng)計學(xué)習(xí)問題
2、支持向量機
3、核函數(shù)
4、多分類的支持向量機
5、用于連續(xù)值預(yù)測的支持向量機
6、SVM案例: iris的三個分類

第二天:機器學(xué)習(xí)進階與深度學(xué)習(xí)初步
隱馬爾科夫模型(第二天——1)
1、馬爾科夫過程
2、隱馬爾科夫模型
3、三個基本問題(評估、解碼、學(xué)習(xí))
4、前向-后向算法
5、Viterbi算法
6、Baum-Welch算法

集成學(xué)習(xí)(第二天——2)
1、bagging
2、adaboost
3、隨機森林
4、GBDT

深度學(xué)習(xí)初步(第二天——3)
1、深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系
2、目標函數(shù)
3、激勵函數(shù)
4、學(xué)習(xí)步長
5、Adagrad\RMSprop\Adam
6、避免過適應(yīng)

用于分類的CNN(第二天——4)
1、分類典型應(yīng)用場景(imageNet數(shù)據(jù)集)
2、Alexnet(開山之作)
3、VGG(5層變?yōu)?組)
4、GoogLenet(還在試驗各種架構(gòu)的組合嗎?)
5、Resnet(還可以再“深”下去)

用于目標檢測的CNN(第二天——5)
1、CNN目標檢測典型應(yīng)用場景
2、RCNN(兩個頭的網(wǎng)絡(luò))
3、Fast/faster RCNN(又快又好)

第三天:深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)
RNN(第三天——1)
1、基本RNN
2、LSTM(三個門)
3、GRU(減為兩個門)

GAN(第三天——2)
1、基本的生成對抗網(wǎng)絡(luò)
2、DCGAN(技巧的勝利)
3、Wassertein GAN(理論的勝利)

強化學(xué)習(xí)(第三天——3)
1、agent的屬性
2、exploration and exploitation
3、Bellman期望方程
4、最優(yōu)策略
5、策略迭代與價值迭代
6、Q學(xué)習(xí)算法

深度強化學(xué)習(xí)案例:教電腦玩“flappy bird”(第三天——4)
1、DQN詳解
2、Flappy Bird 游戲

深度強化學(xué)習(xí)案例:AlphaGo詳解(第三天——5)
1、蒙特卡羅決策樹
2、策略網(wǎng)絡(luò)
3、價值網(wǎng)絡(luò)
4、Alpha Go的完整體系 

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