具有多年丰富实际开发与教学经验兼备的优秀专职教师队伍、咨询专家
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师资:
司老师 清华大学博士,人工智能方面专家,在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军,在机器学习和模式识别领域期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文,拥有5个中国专利和1个美国专利,是人工智能、深度学习、机器学习和图像处理和模式识别领域的实战派专家。
培训内容:
一专题 机器学习项目进阶加深:实现与改进
1,支持向量机实现车牌识别:案例实现与分析改进
车牌数据预处理以及要注意的问题
特征提取及特征选择
单特征识别模型搭建
特征融合实现、改进及注意的问题
实现车牌识别全流程自动化的关键改进
2,决策树实现银行客户贷款风险预测:案例实现与分析改进
决策树的模型搭建
如何选择决策树的属性以及深层次思考
如何根据测试结果进行决策树的优化
决策树中的剪枝实现
随机森林的实现及注意事项
3,讨论互动:学员提出问题并进行相互讨论
4,案例总结:萃取案例中的经验并进行推广应用
二专题 深度学习项目进阶加深:实现与改进
1,卷积神经网络实现人脸识别:案例实现与分析改进
网络搭建
如何根据结果进行网络结构调整(逐步讲解与分析)
如何根据结果进行参数调整(逐步讲解与分析)
最终的参数如何确定(不在是混乱尝试,而是深层次理解参数的含义)
2,卷积神经网络实现手写体识别:案例实现与分析改进
网络搭建(注意与人脸识别案例的对比)
如何根据结果进行网络结构调整(注意与人脸识别案例的对比)
如何根据结果进行参数调整(注意与人脸识别案例的对比)
最终的参数如何确定(注意与人脸识别案例的对比)
3,循环神经网络实现客户评价分类:案例实现与分析改进
网络搭建
如何根据结果进行网络结构调整
如何根据结果进行参数调整
最终的参数如何确定
4,讨论互动:学员提出问题并进行相互讨论
5,案例总结:萃取案例中的经验并进行推广应用
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