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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > Python+机器学习与深度学习实战10月北京大会更新时间：2021-07-20T10:29:12

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Python+机器学习与深度学习实战10月北京大会已截止报名
推荐参加：2025大健康产业技术创新（昆明）论坛暨中生协特医食品及生物活性肽工作委员会第三届年会

会议时间： 2021-10-28 09:00至 2021-10-30 18:00结束

会议地点：北京详细地址会前通知周边酒店预订

主办单位：北京中培伟业管理咨询有限公司

行业热销热门关注看了又看换一换

会议介绍
会议内容主办方介绍

Python+机器学习与深度学习实战10月北京大会宣传图

参会收益

通过细致讲解，使参会人员掌握该技术的本质。具体收益包括：

1. 回归算法理论与实战；

2. 决策树算法理论与实战；

3. 集成学习算法理论与实战；

4. KNN算法和决策树算法理论与实战；

5. 聚类算法理论与实战；

6. 神经网络算法；

7. Tensorflow；

8. 生成式对抗网络GANs。

会议特色

本次会议从实战的角度对深度学习技术进行了全面的剖析，并结合实际案例分析和探讨深度学习的应用场景，给深度学习相关从业人员以指导和启迪。

北京中培伟业管理咨询有限公司

北京中培伟业管理咨询有限公司（以下简称“中培”）成立于2006年，其主营业务面向大中型企业的IT规划咨询业务和面向高端IT人才的培训类业务，其中咨询业务涉及大型集团化企业的IT战略规划、IT架构规划、IT综合管控等领域，培训业务涉及线上线下各种高级IT技术和管理类课程体系。借助于其优质的专家资源池和互联网平台，中培已经为众多的世界500强企业、国有大中型集团化企业、国际知名互联网企业提供过高质量的信息化战略规划、组织架构规划、科技人才管理、信息技术架构规划、信息系统开发和运维管理、信息化能力评测的相关培训与咨询服务。

会议日程（最终日程以会议现场为准）

日程安排

日程

培训模块

培训内容

第一天

上午

机器学习与线性回归算法

线性回归实现销售数据预测 (3h)

线性回归介绍与公式推导
多变量线性归回与梯度下降
线性回归预测销售数据
数据升维与PCA降维
数据归一化与模型优化
欠拟合与过拟合
训练结果的可视化
保存模型与再加载

第一天

下午

逻辑回归与决策树实战

逻辑回归之信用卡反欺诈预测 (1.5h)

项目背景与需求分析
特征工程之标准化
基本预处理操作
上采样与下采样
混淆矩阵可视化函数
模型的训练与准确率,精确率,召回率

决策树、集成学习识别银行高风险贷款 (1.5h)

信息增益与算法原理介绍
数据分析、特征工程
模型训练与优化参数
随机森林、正向激励算法
采用决策树识别高风险贷款

第二天

上午

Tensorflow2.3 神经网络

深度学习与深度神经网络实践 (1.5h)

Tensorflow安装
Tensorlfow基础知识
Tensorflow线性回归
Tensorflow非线性回归
Mnist数据集合Softmax讲解
使用BP神经网络搭建手写数字识别
交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
过拟合,正则化,Dropout
各种优化器Optimizer
改进手写数字识别网络
模型保存与载入

第二天

下午

深度学习之卷积神经网络

CIFAR图形图像识别项目 (3h)

CIFAR项目需求介绍
分析爱data_batch数据集
CNN卷积神经网络介绍
卷积、深度、池化、步长、激活函数

采用CNN完成CIFAR物体分类

人脸识别数据集与算法介绍
模型结构设计
人脸损失函数设计
模型与参数调优

第三天

上午

Keras 神经网络框架

Keras理论介绍最佳实战 (3h)

Keras神经网络框架介绍
基于Keras情感类分析
动物分类器实现
采用Keras实现非线性回归
生成式对抗神经网络原理及应用
模块结构分析与优化策略
采用Keras重构TensorFlow项目

第三天

下午

Open CV计算机视觉技术

OpenCV的人脸识别 (3h)

OpenVINO框架介绍与安装测试
OpenCV DNN中使用IE模块加速
转化工具与IE模块加速
准备人脸数据
CV扫描图像、平滑、扩张实现
DNN神经网络识别人脸
测试与调优操作
基于Open CV DNN 构建车辆与车牌检查模型

会议嘉宾（最终出席嘉宾以会议现场为准）

授课专家

覃老师 上海大学物理学硕士，创业公司合伙人，技术总监。机器学习，深度学习领域多年一线开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度学习框架完成过多项图像，语音，nlp，搜索相关的人工智能实际项目，研发经验丰富。拥有两项国家专利。同时具有多年授课培训经验，讲课通熟易懂，代码风格简洁清晰。

王老师 计算机博士，深入理解传统的计算机视觉方法与目前主流的深度学习算法，在图像识别、目标检测、图像分割、OCR、人脸识别等方向均进行了丰富的项目实战。熟练使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具备丰富的数据挖掘经验，熟悉大数据下的ETL与模型搭建，曾独立负责美团用户信用分评估、敏感身份挖掘、京东金融APP多个模块推荐算法搭建等项目。

刘老师 西安邮电学院计算机科学与技术本科专业，拥有着10多年软件研发经验，5年企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通J2EE企业级开发技术。Java方向：设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐，Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。区块链方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。