課程介紹

 

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曙海教學(xué)優(yōu)勢

　 本課程面向企事業(yè)項目實際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，機器學(xué)習(xí)實用培訓(xùn)課程以項目實現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。線上/線下/上門皆可,機器學(xué)習(xí)實用培訓(xùn)課程專家,課程可定制,熱線:4008699035。

　 大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)30萬+。曙海的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。曙海的課程在業(yè)內(nèi)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(xué)習(xí)培訓(xùn)的內(nèi)容：

  　　課程目標：

  　　課程對于初學(xué)者而言，適合如下目標：

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

  　　2)用兩三個典型的實驗任務(wù)，讓學(xué)員直觀感受到：機器學(xué)習(xí)能解決什么問題，大概是個什么效果。實驗任務(wù)均給定代碼，學(xué)員閱讀理解代碼、運行任務(wù)、調(diào)試效果。

  　　3)對于有編程基礎(chǔ)的學(xué)員：能夠用機器學(xué)習(xí)工具處理簡單NLP任務(wù)

  　　課程大綱：

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  　　機器學(xué)習(xí)的基本原理和典型模型介紹

  　　1、機器學(xué)習(xí)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(jiān)督學(xué)習(xí)常用方法介紹

  　　6、優(yōu)化技巧：正則化和降維問題

  　　實驗

  　　1、實現(xiàn)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(jiān)督學(xué)習(xí)解決文檔聚類問題，并從特征降維角度優(yōu)化效果和速度

  　　深度學(xué)習(xí)基本原理和典型模型介紹

  　　1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

  　　2、NNLM和word2vec介紹

  　　3、CNN原理及應(yīng)用

  　　4、RNN原理及應(yīng)用

  　　5、Gans原理及應(yīng)用

  　　實驗

  　　1、教師提供語料，學(xué)員使用word2vec訓(xùn)練詞向量，并使用詞向量完成詞語相似度計算任務(wù)，觀察效果

  　　2、安裝tensorflow，并運行指定的樣例任務(wù)，修改關(guān)鍵參數(shù)，觀察效果變化

  　　3、使用tensorflow實現(xiàn)一個簡單的CNN網(wǎng)絡(luò)，在同樣的樣例上觀察效果

  
  
  

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