时间 | 主题 | 实战 | 阅读 |
第一天(7小时) 初识: 了解基本概念及算法初体验 |
• 什么是人工智能? • 什么是机器学习? • 机器学习的要素及类别 • 机器学习的3个C • 开发机器学习应用的步骤 • 为什么用Python玩机器学习? • 协同过滤:推荐算法,代码实操 • 监督学习:用朴素贝叶斯、最近邻居法(kNN)分类 • 监督学习:用回归分析做预测协同过滤、分类和聚类的适用场景 • 监督学习:用逻辑回归、决策树和SVM分类 |
实战推荐算法 实战分类: 应用机器学习算法区分垃圾邮件 应用机器学习算法在婚恋网站上决定约会对象 实战预测:应用机器学习算法测鲍鱼的年龄 实战分类: 应用机器学习算法预测病马死亡率 应用机器学习算法判断隐形眼镜的类型 应用SVM识别数字 练习时间:3小时 |
《机器学习实战》 |
第二天(7小时) 中级进阶: 玩转监督学习、无监督学习和最优化算法 |
• 利用PCA简化数据 • 无监督学习:用k均值实现聚类 • 无监督学习:利用Apriori进行关联分析 • 最优化方法(无监督学习):遗传算法,设计偏好的算法 • FinTech应用案例:遗传算法和深度学习的具体应用 |
实战PCA降维:对半导体制造数据降维 实战聚类: 应用机器学习算法识别手写数字 应用机器学习算法发现国会投票模式 实战最优化: 应用机器学习算法解决OneMax问题 应用机器学习算法解决宿舍分配问题 练习时间:2.5-3小时 |
《集体智慧编程》 《智能Web编程第二版》 |
第三天
高级修炼: 用TensorFlow玩转深度学习 |
• 什么是表示学习? • 什么是深度学习? • TensorFlow是什么? • 如何用简单模型分类? • 如何使用多层神经网络? • 如何使用修正线性单元(RELU)? • 如何使用学习率衰退? • 如何避免过拟合(Overfitting)? • 为什么要用卷积神经网络? • 如何构建卷积神经网络? • 为什么要用卷积网络+dropout? • AlphaGo的原理 |
使用机器学习算法进行手写数字识别 掌握调优算法的方法 练习时间:3小时 |
《深度学习》 |
第四天 高屋建瓴: 成为一个机器学习开发者 |
• 循环神经网络 • 数据分析和机器学习之间的关系 • 机器学习案例实战 • 如何构建智慧而健壮的人工智能 • 深度学习的开源平台架构 • 深度学习的行业应用 • 深度学习的经验 • 深度学习的局限性 • 非公理化推理系统NARS的智慧 |
使用机器学习算法 学莎士比亚写剧本 小组实战:分析机器学习案例 练习时间:4小时 |
《深度学习》 |
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