 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號) |
| 每個(gè)班級的人數(shù)限3到5人，互動(dòng)授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點(diǎn) |
上部份地點(diǎn)：【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實(shí)驗(yàn)設(shè)備 |
◆小班教學(xué)，教學(xué)效果好
☆注重質(zhì)量☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請點(diǎn)擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。 |
部份程大綱 |
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第一部份【1】
1、機(jī)器學(xué)習(xí)簡介
回歸算法理論與實(shí)戰(zhàn)： 1.一元線性回歸 2.代價(jià)函數(shù) 3.梯度下降法 4.使用梯度下降法實(shí)現(xiàn)一元線性回歸 5.標(biāo)準(zhǔn)方程法 6.使用sklearn實(shí)現(xiàn)一元線性回歸 7.多元線性回歸 8.使用sklearn實(shí)現(xiàn)多元線性回歸 9.特征縮放，交叉驗(yàn)證法 10.過擬合正則化 11.嶺回歸 12.sklearn實(shí)現(xiàn)嶺回歸 13.LASSO回歸 14.sklearn實(shí)現(xiàn)LASSO回歸
第一部份【2】
1、決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn) 集成學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)戰(zhàn)
15.決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹 16.sklearn實(shí)現(xiàn)決策樹 17.決策樹-CART算法 18.決策樹應(yīng)用 19.Bagging介紹與使用 20.隨機(jī)森林介紹與使用 21.Adaboost介紹與使用 22.Stacking和Voting介紹與使用
第二部份【1】
1、KNN算法和決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn) 聚類算法理論與實(shí)戰(zhàn)
1.KNN算法介紹 2.python實(shí)現(xiàn)knn算法 3.sklearn實(shí)現(xiàn)knn算法完成iris數(shù)據(jù)集分類 4.k-means算法原理 5.k-means算法實(shí)現(xiàn) 6.DBSCAN算法原理 7.DBSCAN算法實(shí)現(xiàn)
第二部份【2】
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 9.單層感知器程序 10.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 11.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法 12.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異或問題 13.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 14.BP算法推導(dǎo) 15.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問題 16.BP算法完成手寫數(shù)字識別 16.sklearn-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決手寫數(shù)字識別 17.GOOGLE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺
第三部份【1】
1、Tensorflow（一）
1.深度學(xué)習(xí)框架介紹 2.Tensorflow安裝 3.Tensorlfow基礎(chǔ)知識：圖，變量，fetch，feed 4.Tensorflow線性回歸 5.Tensorflow非線性回歸 6.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解 7.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識別 8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
第三部份【2】
1、Tensorflow（二）
9.過擬合,正則化,Dropout 10.各種優(yōu)化器Optimizer 11.改進(jìn)手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡(luò) 12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的介紹 13.使用CNN解決手寫數(shù)字識別 14.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹 15.LSTM的使用 16.模型保存與載入
第四部份【1】
1、圖像識別項(xiàng)目 圖像識別項(xiàng)目 驗(yàn)證碼識別項(xiàng)目
1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3 2.使用Inception-v3做圖像識別 3.訓(xùn)練自己的圖像識別模型 4.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹 5.生存驗(yàn)證碼圖片 6.構(gòu)建驗(yàn)證碼識別模型
第四部份【2】
1、文本分類項(xiàng)目 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GANs
7.文本分類任務(wù)介紹 8.word2vec介紹 9.使用CNN完成文本分類 10.使用LSTM完成文本分類 11.GANs介紹 12.使用tensorflow完成GANs
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