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關於舉辦“MATLAB機器學習與深度學習核心技術應用”培訓班通知

各企事業單位、高等院校及科研院所:

機器學習(Machine Learning)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。它是人工智慧的核心,是使計算機具有智慧的根本途徑,其應用遍及人工智慧的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習已經有了十分廣泛的應用,例如:資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人運用。目前,微軟、騰訊、谷歌、Facebook、百度、阿里巴巴等把深度學習作為未來工業和網際網路發展的研究重心。中國科學院、清華大學、北京大學等高校和科研院所成立專業研究中心和實驗室把深度學習進行科學技術成果轉化,顯著推動了深度學習應用的發展。

為進一步推動高等院校、科研院所及企事業單位在機器學習與深度學習研究工作的開展,中國管理科學研究院職業資格認證培訓中心(http://www.zgysnrzw.org/)聯合北京富卓佰揚科技有限公司特邀請在機器學習學術和研發領域一線專家共同舉辦“MATLAB機器學習與深度學習核心技術應用”培訓班。本次培訓主打理論結合實踐主題,課程強調動手操作;內容以程式碼落地為主,以理論講解為根,以公式推導為輔。具體事宜如下:

培訓目標】

通過課程學習,掌握理解機器學習的思維方式和關鍵技術及演算法;瞭解機器學習和深度學習在當前工業界的落地應用;掌握卷積神經網路、對抗生成神經網路、遷移學習等應用技巧與細節分析;能夠根據資料分佈選擇合適的演算法模型並書寫程式碼,能開發出一些實際的應用專案並運用MATLAB軟體解決實際問題能力。

【培訓專家】

中國科學院、清華大學、北京大學等科研機構和大學的高階專家。具備十餘年MATLAB程式設計開發經驗,機器學習、深度學習領域一線實戰專家。精通機器學習演算法原理與程式設計實踐,釋出多篇論文並著兩本Matlab書籍,擁有多項國家專利。長期從事機器學習、深度學習與資料探勘領域的教學與研究工作。

、【培訓物件】

全國從事人工智慧、機器學習、深度學習、大資料、演算法開發、工程計算、控制設計、醫療衛生、訊號處理與通訊、影象處理、訊號檢測、金融建模設計與分析、語音識別、自然語言處理、人臉識別、目標檢測、無人駕駛、推薦系統、社交網路、計算機視覺、智慧機器人等領域的老師、研究生、本科生、工程師及有志於MATLAB、機器學習、深度學習研究的從業者。

四、【時間地點】

2018年1109日 — 2018年1112日  北京*高校(時間安排:第一天報到、培訓三天)

第一天

第一章:MATLAB入門基礎

1、簡單介紹 MATLAB 的安裝、版本歷史與程式設計環境

2、MATLAB 基礎操作(包括矩陣操作、邏輯與流程控制、函式與指令碼檔案、基本繪圖等)

3、檔案匯入(mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi等格式)

第二章:MATLAB進階與提高

1、MATLAB程式設計習慣與風格  2、MATLAB除錯技巧

3、向量化程式設計與記憶體優化   4、圖形物件和控制代碼

第三章:BP神經網路

1、BP神經網路的基本原理  2、BP神經網路的 MATLAB 實現

3、案例實踐:近紅外光譜預測汽油辛烷值

4、BP神經網路引數的優化  5、BP演算法解決手寫數字識別問題

第二天

第四章:極限學習機

1、ELM 的基本原理      2、ELM與BP神經網路的區別與聯絡

3、案例實踐:人臉識別

第五章:支援向量機

1、SVM 分類的基本原理  2、SVM 迴歸擬合的基本原理

3、案例實踐:鳶尾花識別

第六章:決策樹演算法與隨機森林

  1. 決策樹的基本原理    

2、隨機森林的基本原理及建模方法

3、案例實踐:乳腺癌腫瘤診斷

第七章:遺傳演算法

  1. 遺傳演算法的基本原理  

2、常見遺傳演算法工具箱介紹

3、案例實踐:函式極大值點、極小值點尋優

第八章:變數降維與特徵選擇

  1. 變數降維與特徵選擇的區別與聯絡 2、主成分分析與偏最小二乘法   3、區間偏最小二乘法

4、二進位制遺傳演算法     

5、L0/L1範數正則優化演算法

第三天

第九章:影象處理

1、影象的常見格式及讀寫(彩色影象、灰度影象、二值影象等) 2、影象的基本操作(幾何變換、時頻域變換等)

3、影象直方圖(影象的對比度、亮度等改變)

4、案例實踐:基於手機攝像頭的心率計算

第十章:深度學習MATLAB實現

  1. 卷積神經網路的基本原理  2、對抗生成神經網路的基本原理

3、遷移學習演算法的基本原理    

  1. 4、MATLAB深度學習工具箱介紹

5、案例一:11行程式碼實現深度學習物體識別

6、案例二:利用卷積神經網路抽取抽象特徵

7、案例三:自定義卷積神經網路拓撲結構

8、案例四:基於卷積神經網路實現遷移學習

9、案例五:Tensorflow、Caffe等模型與MATLAB混合程式設計

第十一章:機器學習與深度學習Python實現

  1. Python程式設計入門    

2、Sci-learn工具包簡介

3、系列案例:常用機器學習方法的Python實現

4、Tensorflow框架介紹及應用

5、系列案例:基於Tensorflow的深度學習模型構建

第十一章:經驗分享與問題答疑

  1. 如何查閱文獻資料?  

2、如何高效率撰寫專業論文?

3、從審稿人的角度看,SCI期刊論文需要具備哪些要素?

4、如何提煉與挖掘創新點?

5、建立通訊錄、微信群(課後免費技術指導)

6、配備參考書和開發教材,便於課後逐步提高能力。

五、【培訓方式】

  1. 課程講座,研討與案例講解分析結合;
  2. 採用深入淺出的方法,實踐技巧、並配以大量程式碼與實際案例練習;

3、歡迎學員帶著在工作中遇到的實際問題與老師一起探討;

4、北京高校機房教室上課。(建議攜帶膝上型電腦,方便做案例實驗)

、【培訓費用】

統一收費3900元/人(含培訓費、資料費、證書認證費、指導費、發票費、午餐費等)

住宿可統一安排,費用自理(如需會議費發票,可提供會議通知)

、【頒發證書】

通過考試後可獲得:中國管理科學研究院職業資格認證培訓中心頒發的高階MATLAB演算法工程師》專業能力證書,該證書可作為有關單位專業技術人員能力評價、從業人員加薪、晉升、考核和任職的重要依據。(可另外辦理工業和資訊化部證書)

注:請準備兩寸藍底照片身份證及學歷證明電子版即可。

、【報名方式】

  請各有關部門統一組織本地區行政、企事業單位和科研院所及高等院校報名參加培訓,個人也可直接報名參加。報名回執表請QQ及微信線上傳送或通過E-mail傳送至會務處。

、【聯絡方式】  

劉昊  13261851751  QQ:823070714  郵箱:[email protected]