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      首頁 > 商務會議 > IT互聯網會議 > Python+機器學習與深度學習實戰10月北京大會 更新時間:2021-07-20T10:29:12

      Python+機器學習與深度學習實戰10月北京大會
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      Python+機器學習與深度學習實戰10月北京大會

      會議時間:2021-10-28 09:00至 2021-10-30 18:00結束

      會議地點: 北京  詳細地址會前通知  

      會議規模:暫無

      主辦單位: 北京中培偉業管理咨詢有限公司

      發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

      門票名稱單價截止時間數量
      北京10月 北京10月28-30日 ¥7800.0 2021-10-27 17:00

      會議介紹

      會議內容 主辦方介紹


      Python+機器學習與深度學習實戰10月北京大會

      Python+機器學習與深度學習實戰10月北京大會宣傳圖


      • 參會收益?

      通過細致講解,使參會人員掌握該技術的本質。具體收益包括:

      1.?回歸算法理論與實戰;

      2.?決策樹算法理論與實戰;

      3.?集成學習算法理論與實戰;

      4.?KNN算法和決策樹算法理論與實戰;

      5.?聚類算法理論與實戰;

      6.?神經網絡算法;

      7.?Tensorflow;

      8.?生成式對抗網絡GANs。

      • 會議特色

      本次會議從實戰的角度對深度學習技術進行了全面的剖析,并結合實際案例分析和探討深度學習的應用場景,給深度學習相關從業人員以指導和啟迪。

      查看更多

      北京中培偉業管理咨詢有限公司 北京中培偉業管理咨詢有限公司

      北京中培偉業管理咨詢有限公司(以下簡稱“中培”)成立于2006年,其主營業務面向大中型企業的IT規劃咨詢業務和面向高端IT人才的培訓類業務,其中咨詢業務涉及大型集團化企業的IT戰略規劃、IT架構規劃、IT綜合管控等領域,培訓業務涉及線上線下各種高級IT技術和管理類課程體系。借助于其優質的專家資源池和互聯網平臺,中培已經為眾多的世界500強企業、國有大中型集團化企業、國際知名互聯網企業提供過高質量的信息化戰略規劃、組織架構規劃、科技人才管理、信息技術架構規劃、信息系統開發和運維管理、信息化能力評測的相關培訓與咨詢服務。

      會議日程

      (最終日程以會議現場為準)


      • 日程安排

      日程

      培訓模塊

      培訓內容

      第一天

      上午

      機器學習與線性回歸算法

      線性回歸實現銷售數據預測 (3h)

      1. 線性回歸介紹與公式推導
      2. 多變量線性歸回與梯度下降
      3. 線性回歸預測銷售數據
      4. 數據升維與PCA降維
      5. 數據歸一化與模型優化
      6. 欠擬合與過擬合
      7. 訓練結果的可視化
      8. 保存模型與再加載

      第一天

      下午

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      邏輯回歸與決策樹實戰

      邏輯回歸之信用卡反欺詐預測?(1.5h)

      1. 項目背景與需求分析
      2. 特征工程之標準化
      3. 基本預處理操作
      4. 上采樣與下采樣
      5. 混淆矩陣可視化函數
      6. 模型的訓練與準確率,精確率,召回率

      決策樹、集成學習識別銀行高風險貸款?(1.5h)

      1. 信息增益與算法原理介紹
      2. 數據分析、特征工程
      3. 模型訓練與優化參數
      4. 隨機森林、正向激勵算法
      5. 采用決策樹識別高風險貸款

      第二天

      上午

      Tensorflow2.3 神經網絡

      深度學習與深度神經網絡實踐 (1.5h)

      1. Tensorflow安裝
      2. Tensorlfow基礎知識
      3. Tensorflow線性回歸
      4. Tensorflow非線性回歸
      5. Mnist數據集合Softmax講解
      6. 使用BP神經網絡搭建手寫數字識別
      7. 交叉熵(cross-entropy)講解和使用
      8. 過擬合,正則化,Dropout
      9. 各種優化器Optimizer
      10. 改進手寫數字識別網絡?
      11. 模型保存與載入?

      第二天

      下午

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      深度學習之卷積神經網絡

      CIFAR圖形圖像識別項目 (3h)

      1. CIFAR項目需求介紹
      2. 分析愛data_batch數據集
      3. CNN卷積神經網絡介紹
      4. 卷積、深度、池化、步長、激活函數

      采用CNN完成CIFAR物體分類

      1. 人臉識別數據集與算法介紹
      2. 模型結構設計
      3. 人臉損失函數設計
      4. 模型與參數調優

      第三天

      上午

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      Keras 神經網絡框架

      Keras理論介紹最佳實戰 (3h)

      1. Keras神經網絡框架介紹
      2. 基于Keras情感類分析
      3. 動物分類器實現
      4. 采用Keras實現非線性回歸
      5. 生成式對抗神經網絡原理及應用
      6. 模塊結構分析與優化策略
      7. 采用Keras重構TensorFlow項目

      三天

      下午

      Open CV計算機視覺技術

      OpenCV的人臉識別 (3h)

      1. OpenVINO框架介紹與安裝測試
      2. OpenCV DNN中使用IE模塊加速
      3. 轉化工具與IE模塊加速
      4. 準備人臉數據
      5. CV掃描圖像、平滑、擴張實現
      6. DNN神經網絡識別人臉
      7. 測試與調優操作
      8. 基于Open?CV DNN 構建車輛與車牌檢查模型

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      會議嘉賓

      (最終出席嘉賓以會議現場為準)


      • 授課專家

      覃老師??上海大學物理學碩士,創業公司合伙人,技術總監。機器學習,深度學習領域多年一線開發研究經驗,精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow,Caffe,Keras等深度學習框架完成過多項圖像,語音,nlp,搜索相關的人工智能實際項目,研發經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗,講課通熟易懂,代碼風格簡潔清晰。

      王老師?計算機博士,深入理解傳統的計算機視覺方法與目前主流的深度學習算法,在圖像識別、目標檢測、圖像分割、OCR、人臉識別等方向均進行了豐富的項目實戰。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數據挖掘經驗,熟悉大數據下的ETL與模型搭建,曾獨立負責美團用戶信用分評估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個模塊推薦算法搭建等項目。

      劉老師??西安郵電學院計算機科學與技術本科專業,擁有著10多年軟件研發經驗,5年企業培訓經驗,對Java、Python、區塊鏈等技術領域有獨特的研究,精通J2EE企業級開發技術。Java方向:設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。Python方向:Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數據推薦,Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術。區塊鏈方向:BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

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      參會指南

      會議門票


      • 培訓費用

      會議費7800元/人(含場地費、資料費、學習期間午餐),食宿可統一安排,費用自理。

      會后由中國信息化培訓中心頒發《人工智能高級工程師》證書,證書?證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明,以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。

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      溫馨提示
      酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
      退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

      標簽: Python 機器學習

      會議支持:

      • 會員折扣
        該會議支持會員折扣
        具體折扣標準請參見plus會員頁面
      • 會員返積分
        每消費1元累積1個會員積分。
        僅PC站支持。
      • 會員積分抵現
        根據會員等級的不同,每抵用1元可使用的積分也不一樣,具體可參見PLUS會員頁面。 僅PC站支持。

      會議地點

      部分參會單位

      主辦方沒有公開參會單位

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