大数据核心技术之深度学习

    •  课程目标

      本课程首先介绍了机器学习的概念、典型应用;然后进行了图像分类的实践练习;介绍了深度学习,讲解了感知器、人工神经网络、前馈神经网络等;进一步讲解了深度学习在计算机视觉、自然语言处理中的应用,最后编程实现图像分类、文本情感分类。

    •  师资团队

    • 华清创客企业内训讲师,均是来自各个领域的资深专家,均拥有6年以上大型项目经验。

    •  培养对象

      1、技术出身,了解基本的研发思想即可。
      2、小型企业的技术负责人;
      3、大中型企业的数据部门相关人员、或是对数据感兴趣的其他部门的研发总监、部门经理、一线研发工程师等人员均可;

    •  培训方式

    第一种:华清创客讲师面授
    课时:共2天,每天6学时,总计12学时
    ◆费用:4000元
    ◆外地学员:代理安排食宿(需提前预定)

    第二种:线上直播授课
    直播课时:共4天,每天3学时,总计12学时;
    辅导:授课期间,辅导老师每天有1小时的辅导直播
    ◆费用:4000元

    第三种:企业订制培训
    课时:根据定制的大纲确定课时
    费用:根据课程难度,每课时2000~3500元

      •  质量保证

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在下期培训班中重听;

        2、培训结束后免费提供一个月的技术支持,充分保证培训后出效果;

        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

      •  课程大纲

        培训大纲 内容

        第一章机器学习入门 "1) 机器学习简介

        2) 基础知识

        3) 回归和分类

        4) 机器学习的典型应用

            图像分类

            数字识别

            情感分类

            文本挖掘"

         

        第二章机器学习实践练习 "1) 图像分类实践简介

        2) 实验环境设置

        3) 编程实践"

         

        第三章深度学习 "1) 深度学习简介

          a) 发展历史

          b) 主要应用

        2) 感知器

        3) 人工神经网络

        4) 前馈神经网络

        5) 卷积神经网络

        6) 循环神经网络

        7) 最新进展"

         

        "第四章

        深度学习在计算机视觉中的应用" "1) 图像分类

        2) 物体检测

        3) 物体跟踪"

         

        "第五章

        深度学习在自然语言处理中的应用" "1) 语言模型

        2) 机器翻译

        3) 文本分类"

         

        "第六章

        深度学习实践

        ——图像分类" "1) 图像分类实践简介

        2) 实验环境设置

        3) 编程实践"

         

        "七章

        深度学习实践

        ——文本情感分类" "1) 文本情感分类实践简介

        2) 实验环境设置

        3) 编程实践"

         


the end

评论(0)