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曙海教學(xué)優(yōu)勢

　本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用培訓(xùn)課程-以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、技巧。線上/線下/上門皆可,機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用培訓(xùn)課程-專家,課程可定制,熱線:4008699035。

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精品課程班級列表

課程目標(biāo)：

1、了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理

2、基本掌握深度學(xué)習(xí)技術(shù)

3、理解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在中文信息處理領(lǐng)域的應(yīng)用方式

課程目標(biāo)本人理解：

課程對于初學(xué)者而言，適合如下目標(biāo)：

1）了解機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)或者全面了解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，只能是了解典型方法）

2）用兩三個(gè)典型的實(shí)驗(yàn)任務(wù)，讓學(xué)員直觀感受到：機(jī)器學(xué)習(xí)能解決什么問題，大概是個(gè)什么效果。實(shí)驗(yàn)任務(wù)均給定代碼，學(xué)員閱讀理解代碼、運(yùn)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(jī)器學(xué)習(xí)工具處理簡單NLP任務(wù)

課程大綱：

主題	內(nèi)容
機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和典型模型介紹	1、機(jī)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(jī)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(shí)驗(yàn) ?	1、實(shí)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(shí)驗(yàn) ?	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(jì)算任務(wù)，觀察效果 2、安裝tensorflow，并運(yùn)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(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的CNN網(wǎng)絡(luò)，在同樣的樣例上觀察效果

以上課程可以根據(jù)客戶實(shí)際情況進(jìn)行靈活調(diào)整。

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學(xué)員動態(tài)

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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用培訓(xùn)課程-

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