2020 Python机器学习(深度学习)核心技术实战培训班
时间:2020-01-08 08:00 至 2020-01-11 18:00
地点:北京
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2020 Python机器学习(深度学习)核心技术实战培训班 已截止报名
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发票类型: 增值税普通发票 增值税专用发票 |
会议介绍
会议内容 主办方介绍
2020 Python机器学习(深度学习)核心技术实战培训班宣传图
各企事业单位、高等院校及科研院所:
国务院关于《新一代人工智能(AI)发展规划》的提出,到2020年,我们人工智能产业实现人工智能核心产业规模达1500亿元,到2025年达4000亿,到2030年达1万亿。《规划》表明AI已经上升至国家核心竞争战略高度,储备AI专业人才资源已经提到日程上。
Python 是一门有条理的和强大的面向对象的程序设计语言,它灵活、易学、适用场景多,实现程序快捷,早已经成为科研项目及工程的普遍使用的工具。Python又是人工智能、机器学习、数据挖掘、深度学习等新技术的实现手段。
中国管理科学研究院职业资格认证培训中心特举办“Python机器学习(深度学习)核心技术实战培训班”。培训内容以科研和工程中典型的实例为主线,系统的从实际工作中疑难出发,同时进行深入的计算应用讨论,帮助参加学员掌握、利用Python进行工程设计及科研研发工作。本次培训由北京中科软博信息技术研究院和北京中际英才文化传媒有限公司承办,相关事宜通知如下:
一、培训目标:
1. 了解人工智能的概念和人工智能的发展、国际人工智能的主要流派和路线、国内人工智能研究的基本情况,熟悉人工智能的研究领域.
2. 详细地论述知识表示的各种主要方法及人工智能的主要应用领域,如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等.
3.让学员尽快掌握python语言的基本结构与语法与数据类型,模块、基本用法,熟悉函数,类设计,包的使用及基本的编程方法;
2.理解python数据挖掘与分析技术在当代各种大数据相关产品中的应用,并掌握该领域最关键技术的原理以及技术应用过程;
3.能开发一些实际的应用项目并胜任python的数据挖掘和机器学习工作;
4.通过紧密结合应用实例,针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论,进而有效提升学员解决科研及教学实际问题的能力,同事提升其从数据角度去思考的能力.
二、时间地点:
2020年01月08日— 2020年01月11日 北京
(时间安排:第一天报到、授课三天、大学机房上课、建议携带笔记本电脑,方便做案例实验)
三、授课方式:
1、理论解析; 2、案例讲解分析; 3、上机操作;
参会对象:
各省市、自治区从事人工智能、大数据、物联网、机器学习、深度学习、工程计算、控制设计、医疗卫生、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域相关人员;各国内、省市重点大学相关专业的研究生及老师。
授课模式:
1:培训采用全实战培训模式:每人一台电脑上机实战操作
2:(全程案例实操)第一天报到、授课三天、建议携带笔记本电脑,方便做案例实验。
3:建立高效的学习体系,掌握拓展应用方法体系。
4:实战模型演练直观体验结合自身的实践课题,掌握应用核心技能。
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中国管理科学研究院职业资格认证培训中心是依照国务院有关指示精神,并经过中国管理科学研究院专家、领导们严格考察、审核批准后,并由研究院专家、领导们剪彩,挂牌成立的国家事业性直属分支机构。
会议日程 (最终日程以会议现场为准)
一、Python程序设计 |
Python数据结构 |
概述;安装Anaconda\Jupyterbook 元组、列表、字符串、字典 |
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Python语法基础 |
控制语句(条件、循环) 函数;对象与类;模块与包 |
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案例1:通讯录管理信息系统 案例2:小型计算器软件开发 |
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二、Python数据分析
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数据分析 |
Numpy;Pandas |
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数据文件读写 |
基本文件读写操作;文件夹操作 读写数据文件(Excel\CSV\TXT) |
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爬虫 |
爬虫基本概念与框架 正则表达式;urllib;BeautifulSoup |
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数据可视化 |
Matplotlib;常用统计图;云图 |
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案例1:读取数据文件,并描述统计分析 案例2:爬取文件,并云图展示 |
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三、Python机器学习 |
数据挖掘 |
数据挖掘概述; 分类(决策树、支持向量机、KNN); 聚类(Kmeans、层次聚类) 关联规则; |
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机器学习 |
线性回归、逻辑回归、神经网络 深度学习(CNN、LSTM、RNN) 集成学习(随机森林、Bagging、Adaboost) 强化学习(Q-Learning) |
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推荐系统 |
个性化推荐概述;基于内容的推荐; 协同过滤推荐; 深度学习与推荐 |
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案例1:商业大数据分析与预测 案例2:推荐系统的开发设计 |
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四、Python深度学习 |
Tensorflow基础应用 |
1.Tensorflow安装 2.基础知识:图,变量,fetch,feed 3.Tensorflow线性回归 4.Tensorflow非线性回归 5.Mnist数据集合Softmax讲解 6.使用BP神经网络搭建手写数字识别 7.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用 8.过拟合,正则化,Dropout 9.各种优化器Optimizer |
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卷积神经网络CNN应用
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1.CNN卷积神经网络 2.卷积层、池化层(均值池化、最大池化) 3.CNN手写数字案例 |
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长短时记忆网络LSTM应用 |
1.RNN循环神经网络 2.长短时记忆网络LSTM 3.LSTM应用案例 |
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案例1:自然语言处理项目实战 案例2:目标检测项目实战 |
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五、辅助课程 |
1:学员可结合自身感兴趣需要解决的疑难问题 ,可带着相关问题咨询授课老师 2:论文及具体项目问题答疑 3:建立通讯录、微信群(课后免费技术指导) |
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会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)
培训专家:
中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京大学等科研机构和大学的高级专家,拥有丰富的科研及工程技术经验,长期从事人工智能、机器学习、深度学习、大数据分析等领域的教学与研究工作。
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参会指南
会议门票
费用标准:
住宿可统一由会务组进行安排,费用自理。如需会议费发票,可提供会议通知。
A类,每人4580元(含培训费、教材费、资料费、证书)
B类,每人4980元(含培训费、教材费、资料费、证书)
颁发证书:
参加相关培训并通过考试的学员,可以获得:
A类,中国管理科学研究院职业资格认证培训中心颁发的《深度学习开发与应用工程师》(高级)专业技能证书,官方网站查询,该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。
B类, 工业和信息化部全国网络与信息技术考试管理中心颁发的《深度学习工程师》职业技能证书,官方网站查询,该证书直接纳入专业人才数据库。(加上A类共两本证书)。
注:请学员带两寸彩照两张(背面注明姓名)、身份证复印件和学历证明复印件各两张。
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温馨提示
酒店与住宿:
为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
退款规则:
活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。
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