機器學習實用培訓課程

課程介紹

 

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曙海教學優勢

　 本課程面向企事業項目實際需要,秉承二十一年積累的教學品質，機器學習實用培訓課程以項目實現為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經驗。線上/線下/上門皆可,機器學習實用培訓課程專家,課程可定制,熱線:4008699035。

　 大批企業和曙海
建立了良好的合作關系,合作企業30萬+。曙海的課程培養了大批受企業歡迎的工程師。曙海的課程在業內有著響亮的知名度。

 

精品課程班級列表

• ?　　以下就是本次機器學習培訓的內容：

  　　課程目標：

  　　課程對于初學者而言，適合如下目標：

  　　1)了解機器學習/深度學習的適用場景和基本原理(做不到掌握機器學習技術或者全面了解機器學習技術，只能是了解典型方法)

  　　2)用兩三個典型的實驗任務，讓學員直觀感受到：機器學習能解決什么問題，大概是個什么效果。實驗任務均給定代碼，學員閱讀理解代碼、運行任務、調試效果。

  　　3)對于有編程基礎的學員：能夠用機器學習工具處理簡單NLP任務

  　　課程大綱：

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  　　機器學習的基本原理和典型模型介紹

  　　1、機器學習簡介

  　　2、線性回歸模型和梯度下降法

  　　3、最大熵模型

  　　4、支持向量機模型

  　　5、無監督學習常用方法介紹

  　　6、優化技巧：正則化和降維問題

  　　實驗

  　　1、實現梯度下降算法

  　　2、分別使用線性回歸模型、最大熵模型解決垃圾郵件分類問題

  　　3、無監督學習解決文檔聚類問題，并從特征降維角度優化效果和速度

  　　深度學習基本原理和典型模型介紹

  　　1、人工神經網絡基本原理

  　　2、NNLM和word2vec介紹

  　　3、CNN原理及應用

  　　4、RNN原理及應用

  　　5、Gans原理及應用

  　　實驗

  　　1、教師提供語料，學員使用word2vec訓練詞向量，并使用詞向量完成詞語相似度計算任務，觀察效果

  　　2、安裝tensorflow，并運行指定的樣例任務，修改關鍵參數，觀察效果變化

  　　3、使用tensorflow實現一個簡單的CNN網絡，在同樣的樣例上觀察效果

  
  
  

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