課程目錄:機器學習與深度學習算法及應用培訓
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課程大綱:

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第一節:Python機器學習與TensorFlow

numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用
scikit-learn的介紹和典型使用
多元線性回歸
Logistics回歸與Softmax回歸
決策樹和隨機森林
SVM
多種聚類的原理和調參
TensorFlow典型應用
典型圖像處理
多項式擬合
快速傅里葉變換FFT
奇異值分解SVD
Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡

代碼和案例實踐:

股票交易數據的 (指數)移動平均線與預測
無人機圖像的風機葉片缺陷檢測和識別系統
環保檢測數據異常檢測和分析
股票數據分析
社會學人群收入預測
葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類
泰坦尼克乘客存活率估計

第二節:卷積神經網絡CNN

神經網絡結構,濾波器,卷積
池化,激活函數,反向傳播
目標分類與識別、目標檢測與追蹤
經典AlexNet、VGG、GoogleLeNet
Inception
ResNet、DenseNet
視頻關鍵幀處理
物體檢測與定位
RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,MaskRCNN
YOLO
FaceNet

代碼和案例實踐:

搭建自己的卷積神經網絡
基于CNN的圖像識別
卷積神經網絡調參經驗分享

代碼和案例實踐:

遷移學習(Transfer Learning)
人臉檢測
OCR字體定位和識別
睿客識云
氣象識別

第三節:循環神經網絡RNN

RNN基本原理
LSTM、GRU
Attention
編碼器與解碼器結構
言特征提取:word2vec
Seq2seq模型

代碼和案例實踐:

看圖說話
視頻理解
藏頭詩生成
問答對話系統
循環神經網絡調參經驗分享

第四節:生成對抗網絡GAN與增強學習RL

生成模型:貝葉斯、HMM到深度生成模型
GAN對抗生成神經網絡
DCGAN
Conditional GAN
InfoGan
Wasserstein GAN
馬爾科夫決策過程
貝爾曼方程、優策略
策略迭代、值迭代
Q Learning
SarsaLamda
DQN
A3C

代碼和案例實踐:

圖片生成
看圖說話
對抗生成神經網絡調參經驗分享
飛翔的小鳥游戲
基于增強學習的游戲學習
DQN的實現

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