•  課程目標

  本課程首先介紹了機器學習的概念、典型應用；然后進行了圖像分類的實踐練習；介紹了深度學習，講解了感知器、人工神經網絡、前饋神經網絡等；進一步講解了深度學習在計算機視覺、自然語言處理中的應用，最后編程實現圖像分類、文本情感分類。

•  師資團隊

• 華清創客企業內訓講師，均是來自各個領域的資深專家，均擁有6年以上大型項目經驗。

•  培養對象

  1、技術出身，了解基本的研發思想即可。
  2、小型企業的技術負責人；
  3、大中型企業的數據部門相關人員、或是對數據感興趣的其他部門的研發總監、部門經理、一線研發工程師等人員均可；

•  培訓方式

第一種：華清創客講師面授
課時：共2天，每天6學時，總計12學時
◆費用：4000元
◆外地學員：代理安排食宿（需提前預定）

第二種：線上直播授課
直播課時：共4天，每天3學時，總計12學時；
輔導：授課期間，輔導老師每天有1小時的輔導直播
◆費用：4000元

第三種：企業訂制培訓
課時：根據定制的大綱確定課時
費用：根據課程難度，每課時2000~3500元

• •  質量保證

    1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在下期培訓班中重聽；

    2、培訓結束后免費提供一個月的技術支持，充分保證培訓后出效果；

    3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

  •  課程大綱

    培訓大綱 內容

    第一章機器學習入門 "1) 機器學習簡介

    2) 基礎知識

    3) 回歸和分類

    4) 機器學習的典型應用

        圖像分類

        數字識別

        情感分類

        文本挖掘"

     

    第二章機器學習實踐練習 "1) 圖像分類實踐簡介

    2) 實驗環境設置

    3) 編程實踐"

     

    第三章深度學習 "1) 深度學習簡介

      a) 發展歷史

      b) 主要應用

    2) 感知器

    3) 人工神經網絡

    4) 前饋神經網絡

    5) 卷積神經網絡

    6) 循環神經網絡

    7) 最新進展"

     

    "第四章

    深度學習在計算機視覺中的應用" "1) 圖像分類

    2) 物體檢測

    3) 物體跟蹤"

     

    "第五章

    深度學習在自然語言處理中的應用" "1) 語言模型

    2) 機器翻譯

    3) 文本分類"

     

    "第六章

    深度學習實踐

    ——圖像分類" "1) 圖像分類實踐簡介

    2) 實驗環境設置

    3) 編程實踐"

     

    "第七章

    深度學習實踐

    ——文本情感分類" "1) 文本情感分類實踐簡介

    2) 實驗環境設置

    3) 編程實踐"