上海大數(shù)據(jù)與人工智能高級班

課程簡介：

本學習培訓實踐活動與基礎理論并舉，根據(jù)基礎理論解讀，算法論述，算法可用情景，實例分析和編號實踐活動，及其對全新的人工智能算法的發(fā)展趨勢和網(wǎng)絡的剖析和詳細介紹，使學生不但把握機器學習，人工智能行業(yè)常見算法，并且能夠 在實戰(zhàn)演練中運用機器學習人工智能處理工作上的具體難題，進而協(xié)助公司在人工智能時期技壓群雄占得主動權。

課程大綱：
1人工智能和機器學習概述
人工智能發(fā)展歷程
應用領域概述：如圖像識別技術，文本分析，算法
近期成效概述：如增強學習，生成式對抗網(wǎng)絡，根據(jù)低動能的互聯(lián)網(wǎng)，one-shotleaning
軟件框架概述，如sparkML，sklean，tensorflow，caffe，Theano
2卷積和神經(jīng)元網(wǎng)絡CNN
卷積和神經(jīng)元網(wǎng)絡歷史時間
AlexNet,ResNet,googleNet詳細介紹
卷積層詳細介紹
池化層
全連接層
VisualizingConvNet
BP算法
DropOut正則化
TensorFlow撰寫CNN
常見主要參數(shù)詳細介紹和CNN優(yōu)化
3循環(huán)系統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡RNN
RNN運用概述
時間序列分析LSTM實體模型
自然語言理解解決基本
雙重RNN與深層RNN
RNN完成實例
4深層信心互聯(lián)網(wǎng)
貝葉斯概率論
貝葉斯分類器
貝葉斯算法信心互聯(lián)網(wǎng)
Word2VecNetwork
Auto-encoder/PCA
5根據(jù)動能的互聯(lián)網(wǎng)
HopfieldNetwork
玻爾茲曼機
受到限制波爾茲曼機
深層玻爾茲曼機
SpareCoding
6別的受歡迎深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法
GAN抵抗轉化成互聯(lián)網(wǎng)
增強學習概述
TransferLearning
7互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),云計算技術與機器學習
數(shù)據(jù)管理平臺與云計算服務
機器學習與數(shù)據(jù)管理平臺
并行執(zhí)行算法
大批量梯度下降算法
任意梯度下降算法
小批量生產(chǎn)梯度下降算法
梯度下降算法的監(jiān)管與較為

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