本課程的目的是在“機器學習和深度學習”知識的基礎上,進一步深入學習和研究,從理論和實踐兩方面提升學員人工智能產品的研發能力。課程由完整的案例加上具體實現驅動,針對每一個專題,首先描述案例場景,然后把知識揉進具體實現過程,通過分析、改進、實現、總結歸納的循環,建立更加深入完整的知識和能力結構。這些知識和能力,對于研發更多領域的人工智能產品來說,具有很高的萃取價值。盡管本課程是一個進階課程,但只要具備機器學習和深度學習的基本知識,都能在學習這個課程的過程中,獲得比較大的收益。
培訓目的
1、深層次掌握人工智能理論,尋求人工智能研發的突破口,探知核心的秘密。
2、以實踐為導向,萃取案例精化,加深理論知識,提高研發能力。
3、把握人工智能的新應用,理解人工智能領域發展趨勢。
培訓結束,頒發中科院計算所職業培訓中心“機器學習和深度學習之實戰進階加深”結業證書。
架構師、分析師、項目經理、高級程序員、資深開發人員、人工智能工程師、圖像處理工程師、機器學習工程師、模式識別工程師以及未來可能從事人工智能研發的技術人員。
第一專題 機器學習項目進階加深:實現與改進
1,支持向量機實現車牌識別:案例實現與分析改進
車牌數據預處理以及要注意的問題
特征提取及特征選擇
單特征識別模型搭建
特征融合實現、改進及注意的問題
實現車牌識別全流程自動化的關鍵改進
2,決策樹實現銀行客戶貸款風險預測:案例實現與分析改進
決策樹的模型搭建
如何選擇決策樹的分裂屬性以及深層次思考
如何根據測試結果進行決策樹的優化
決策樹中的剪枝實現
隨機森林的實現及注意事項
3,討論互動:學員提出問題并進行相互討論
4,案例總結:萃取案例中的經驗并進行推廣應用
第二專題 深度學習項目進階加深:實現與改進
1,卷積神經網絡實現人臉識別:案例實現與分析改進
網絡搭建
如何根據結果進行網絡結構調整(逐步講解與分析)
如何根據結果進行參數調整(逐步講解與分析)
最終的參數如何確定(不在是混亂嘗試,而是深層次理解參數的含義)
2,卷積神經網絡實現手寫體識別:案例實現與分析改進
網絡搭建(注意與人臉識別案例的對比)
如何根據結果進行網絡結構調整(注意與人臉識別案例的對比)
如何根據結果進行參數調整(注意與人臉識別案例的對比)
最終的參數如何確定(注意與人臉識別案例的對比)
3,循環神經網絡實現客戶評價分類:案例實現與分析改進
網絡搭建
如何根據結果進行網絡結構調整
如何根據結果進行參數調整
最終的參數如何確定
4,討論互動:學員提出問題并進行相互討論
5,案例總結:萃取案例中的經驗并進行推廣應用
匯款、微信轉帳
匯款信息:
單位名稱:北京市海淀區中科院計算所職業技能培訓學校
開戶行:工行海淀西區支行
賬號:0200 0045 1920 0043 667
開戶銀行代碼:1021 0000 0458
微信轉賬:
步驟一:打開微信,掃描二微碼付款時,點擊打開微信右下角里的“發現”,在列表界面有一個“掃一掃”選項,點擊打開“掃一掃”(如下圖):
步驟二:點擊打開“掃一掃”后,會出現一個掃描框,將中科院計算所培訓中心二維碼/條碼放入框內,即可自動掃描,并顯示支付信息,輸入付款金額。
(中科院計算所培訓中心二維碼)
步驟三:點擊 “添加付款備注”,填寫付款人姓名和單位全稱,所有信息核對無誤后,點擊“確認付款”,完成支付。