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机器学习实用培训课程

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    曙海教学优势

      本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质,机器学习实用培训课程以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。线上/线下/上门皆可,机器学习实用培训课程专家,课程可定制,热线:4008699035。

      大批企业和曙海
    建立了良好的合作关系,20多年来,合作企事业单位以达30多万。曙海的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海的课程在业内有着响亮的知名度。

     

    精品课程班级列表

    •    以下就是本次机器学习培训的内容:

        课程目标:

        课程对于初学者而言,适合如下目标:

        1)了解机器学习/深度学习的适用场景和基本原理(做不到掌握机器学习技术或者全面了解机器学习技术,只能是了解典型方法)

        2)用两三个典型的实验任务,让学员直观感受到:机器学习能解决什么问题,大概是个什么效果。实验任务均给定代码,学员阅读理解代码、运行任务、调试效果。

        3)对于有编程基础的学员:能够用机器学习工具处理简单NLP任务

        课程大纲:

       

        机器学习的基本原理和典型模型介绍

        1、机器学习简介

        2、线性回归模型和梯度下降法

        3、最大熵模型

        4、支持向量机模型

        5、无监督学习常用方法介绍

        6、优化技巧:正则化和降维问题

        实验

        1、实现梯度下降算法

        2、分别使用线性回归模型、最大熵模型解决垃圾邮件分类问题

        3、无监督学习解决文档聚类问题,并从特征降维角度优化效果和速度

        深度学习基本原理和典型模型介绍

        1、人工神经网络基本原理

        2、NNLM和word2vec介绍

        3、CNN原理及应用

        4、RNN原理及应用

        5、Gans原理及应用

        实验

        1、教师提供语料,学员使用word2vec训练词向量,并使用词向量完成词语相似度计算任务,观察效果

        2、安装tensorflow,并运行指定的样例任务,修改关键参数,观察效果变化

        3、使用tensorflow实现一个简单的CNN网络,在同样的样例上观察效果




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