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开课机构北京中科院计算所培训学校
开课地址海淀校区
开课日期滚动开班

课程介绍

师资:司老师 清华大学博士,人工智能方面专家,在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军,在机器学习和模式识别领域期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文,拥有5个中国专利和1个美国专利,是人工智能、深度学习、机器学习和图像处理和模式识别领域的实战派专家。培训内容:第一讲 人工智能简介1.1 什么是人工智能1.2 为什么要人工智能1.3 人工智能的发展简史1.4 人工智能的现实案例举例第二讲 优分类面和支持向量机2.1 什么是优分类面2.2 支持向量机的本质是什么2.3 支持向量机在线性不可分时怎么办2.4 支持向量机中核函数如何选择2.5 支持向量机在车牌识别中的应用案例第三讲 决策树31 什么是非数值特征3.2 为什么要引入决策树3.3 如何设计决策树3.4 如何构造随机森林3.5 决策树在医疗系统中的应用案例第四讲 深度学习之始:人工神经网络4.1 人工神经网络的设计动机是什么4.2 单个神经元的功能4.3 人工神经网络的优化以及误差逆传播(BP)算法4.4 人工神经网络中需要注意的问题4.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例第五讲 深度学习中的技巧和注意事项5.1 深度学习中过学习问题的处理5.2 如何选择损失函数5.3 如何并行化5.4 如何解决深度学习中梯度消失问题5.5 如何选择激励函数5.6 权值衰减、Dropout以及新的网络架构第六讲 卷积神经网络6.1 卷积以及卷积网络的概念6.2 为什么在使用卷积网络6.3 卷积网络的结构设计6.4 卷积网络在围棋中的应用6.5 卷积神经网络在图像识别中的应用案例第七讲 循环神经网络7.1 为什么要使用循环神经网络7.2 1-of-N编码7.3 循环神经网络的介绍7.4 长短期记忆网络7.5 长短期记忆网络在自然语言处理中的应用案例第八讲 人工智能未来展望8.1 监督学习中的新应用8.2 强制学习中的新应用8.3 非监督学习中的新应用8.4 DeepMind介绍第九讲 使用支持向量机进行车牌识别第十讲 使用深度学习进行手写体识别、人脸识别以及自然语言处理

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