機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)圖像處理和知識(shí)圖譜應(yīng)用與核心技術(shù)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班（北京，8月26-29日）
【舉辦單位】北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng) www.mdpxb.com
【咨詢電話】4006820825 010-56133998 13810210257
【培訓(xùn)日期】北京，2023年8月26-29日；上海，2023年11月27-30日
【培訓(xùn)地點(diǎn)】北京、上海

【培訓(xùn)收益】
課程中通過細(xì)致講解，使學(xué)員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括：
1.回歸算法理論與實(shí)戰(zhàn)
2.決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn)
3.集成學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)戰(zhàn)
4.聚類算法理論與實(shí)戰(zhàn)
5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
6.Tensorflow DNN CNN構(gòu)建
7.基于OpenCV計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別
8.YOLO目標(biāo)識(shí)別框架
9.從0到1完成知識(shí)圖譜構(gòu)建
10.通過展示教師的實(shí)際科研成果，講述人工智能與知識(shí)圖譜的技術(shù)原理與應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)方法、知識(shí)圖譜系統(tǒng)開發(fā)工具使用方法。使學(xué)員掌握知識(shí)圖譜基礎(chǔ)與專門知識(shí)，獲得較強(qiáng)的知識(shí)圖譜應(yīng)用系統(tǒng)的分析、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)能力。

【培訓(xùn)特色】
本次培訓(xùn)從實(shí)戰(zhàn)的角度對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了全面的剖析，并結(jié)合實(shí)際案例分析和探討深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景，給深度學(xué)習(xí)相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)和啟迪。

【課程大綱】
機(jī)器學(xué)習(xí)與線性回歸算法
線性回歸實(shí)現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)預(yù)測
1.線性回歸介紹與公式推導(dǎo)
2.多變量線性歸回歸與梯度下降
3.預(yù)測銷量與廣告投放相關(guān)性預(yù)測
4.數(shù)據(jù)升維與PCA降維
5.數(shù)據(jù)歸一化與模型優(yōu)化
6.欠擬合與過擬合
7.訓(xùn)練結(jié)果的可視化
8.保存模型與再加載

邏輯回歸與決策樹實(shí)戰(zhàn)
邏輯回歸之信用卡反欺詐預(yù)測
1.項(xiàng)目背景與需求分析
2.特征工程之標(biāo)準(zhǔn)化
3.基本預(yù)處理操作
4.上采樣與下采樣
5.混淆矩陣可視化函數(shù)
6.模型的訓(xùn)練與準(zhǔn)確率,精確率,召回率
決策樹、集成學(xué)習(xí)識(shí)別銀行高風(fēng)險(xiǎn)貸款
1.信息增益與算法原理介紹
2.數(shù)據(jù)分析、特征工程
3.模型訓(xùn)練與優(yōu)化參數(shù)
4.隨機(jī)森林、正向激勵(lì)算法
5.采用決策樹識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)貸款
Tensorflow2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深度學(xué)習(xí)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐
1.Tensorflow安裝
2.Tensorlfow基礎(chǔ)知識(shí)
3.Tensorflow線性回歸
4.Tensorflow非線性回歸
5.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解
6.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識(shí)別
7.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
8.過擬合,正則化,Dropout
9.各種優(yōu)化器Optimizer
10.改進(jìn)手寫數(shù)字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
11.模型保存與載入
深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CIFAR圖形圖像識(shí)別項(xiàng)目
1.CIFAR項(xiàng)目需求介紹
2.分析愛data_batch數(shù)據(jù)集
3.CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
4.卷積、深度、池化、步長、激活函數(shù)
采用CNN完成CIFAR物體分類
1.人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集與算法介紹
2.模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.人臉損失函數(shù)設(shè)計(jì)
4.模型與參數(shù)調(diào)優(yōu)
Keras 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架
Keras理論介紹最佳實(shí)戰(zhàn)
1.Keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架介紹
2.基于Keras情感類分析
3.動(dòng)物分類器實(shí)現(xiàn)
4.采用Keras實(shí)現(xiàn)非線性回歸
5.生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用
6.模塊結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化策略
7.采用Keras重構(gòu)TensorFlow項(xiàng)目
Open CV計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
OpenCV的人臉識(shí)別
1.OpenVINO框架介紹與安裝測試
2.OpenCV DNN中使用IE模塊加速
3.轉(zhuǎn)化工具與IE模塊加速
4.準(zhǔn)備人臉數(shù)據(jù)
5.CV掃描圖像、平滑、擴(kuò)張實(shí)現(xiàn)
6.DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別人臉
7.測試與調(diào)優(yōu)操作
8.基于Open CV DNN 構(gòu)建車輛與車牌檢查模型

YOYO目標(biāo)識(shí)別框架技術(shù)
YOYO目標(biāo)識(shí)別框架介紹
1.標(biāo)檢測任務(wù)介紹
2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介紹
3.YOLO算法介紹
4.目標(biāo)分割任務(wù)介紹
5.全卷積網(wǎng)絡(luò)
6.雙線性上采樣
7.特征金字塔
8.Mask RCNN算法介紹
9.目標(biāo)分割項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
圖數(shù)據(jù)庫與構(gòu)建知識(shí)圖譜
知識(shí)表示與建模
1.知識(shí)圖譜核心技術(shù)：知識(shí)推理
2.知識(shí)圖譜應(yīng)用場景與抽取概述介紹
3.本體知識(shí)推理與任務(wù)分類
4.實(shí)體與關(guān)系、事件抽取技術(shù)
5.采用TxtCnn、CRF完成知識(shí)抽取
6.采用RNN、LSTM完成知識(shí)抽取
知識(shí)存儲(chǔ)與問答機(jī)器人構(gòu)建
1.知識(shí)存儲(chǔ)neo4j常用數(shù)據(jù)庫
2.Cyhper語言介紹
3.采用Py操作Neo4j數(shù)據(jù)庫
4.基于知識(shí)圖譜問答機(jī)器人構(gòu)建
知識(shí)圖譜概述
1.知識(shí)圖譜（KG）概念
2.知識(shí)圖譜的起源與發(fā)展
3.典型知識(shí)圖譜項(xiàng)目簡介
4.知識(shí)圖譜技術(shù)概述
5.知識(shí)圖譜典型應(yīng)用
知識(shí)表示1.基于符號(hào)主義的知識(shí)表示概述
1.1 謂詞邏輯表示法
1.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)表示法
1.3 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
2 知識(shí)圖譜的知識(shí)表示
2.1 RDF和RDFS
2.2 OWL和OWL2
2.3 Json-LD與RDFa、MicroData
2.4 SPARQL查詢語言 ?
3 知識(shí)建模實(shí)戰(zhàn)?Protege
知識(shí)圖譜核心基礎(chǔ)技術(shù)（一）
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
1.經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用舉例
3.深度學(xué)習(xí)概述
4.主流深度學(xué)習(xí)框架
4.1 TesorFlow
4.2 Caffe
5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
5.1 CNN簡介
5.2 CNN關(guān)鍵技術(shù):局部感知、卷積、池化、CNN訓(xùn)練
5.3 典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
5.4 深度殘差網(wǎng)絡(luò)
5.5 案例：利用CNN進(jìn)行手寫數(shù)字識(shí)別
知識(shí)圖譜核心基礎(chǔ)技術(shù)（二）
?基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理
1.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）概述
2.基本RNN
3.長短時(shí)記憶模型(LSTM)
4.門控循環(huán)單元（GRU）
5.知識(shí)圖譜向量表示方法
5.1 向量表示法
5.2 知識(shí)圖譜嵌入
知識(shí)抽取與融合
1.知識(shí)抽取主要方法與方式
1.1 主要方法
1.2 主要方式
2 面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識(shí)抽取
2.1 Direct Mapping
2.2 R2RML
3.面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識(shí)抽取
3.1 基于正則表達(dá)式的方法
3.2 基于包裝器的方法
4.面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識(shí)抽取
4.1 實(shí)體抽取
4.2 關(guān)系抽取
4.3 事件抽取
5.識(shí)挖掘
5.1知識(shí)挖掘流程
5.2 知識(shí)挖掘主要方法
6 知識(shí)融合
6.1 本體匹配
6.2 實(shí)體對(duì)齊
存儲(chǔ)與檢索
1.知識(shí)存儲(chǔ)與檢索基礎(chǔ)知識(shí)
2.知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)方法
2.1基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)
2.2 基于RDF數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)
2.3 原生圖數(shù)據(jù)庫Neo4j存儲(chǔ)
3.圖譜構(gòu)建實(shí)踐 NEO4J
知識(shí)圖譜案例
基于Neo4j人物關(guān)系知識(shí)圖譜存儲(chǔ)與檢索

【講師介紹】
劉老師，曼頓培訓(xùn)網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師。 西安郵電學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)，擁有著十幾年軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，7年企業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨(dú)特的研究，精通J2EE企業(yè)級(jí)開發(fā)技術(shù)。Java方向：設(shè)計(jì)模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對(duì)Java源碼有深入研究。Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數(shù)據(jù)推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識(shí)別技術(shù)。區(qū)塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。

覃老師，曼頓培訓(xùn)網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師。 上海大學(xué)物理學(xué)碩士，創(chuàng)業(yè)公司合伙人，技術(shù)總監(jiān)。機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線開發(fā)研究經(jīng)驗(yàn)，精通算法原理與編程實(shí)踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學(xué)習(xí)框架完成過多項(xiàng)圖像，語音，nlp，搜索相關(guān)的人工智能實(shí)際項(xiàng)目，研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富。擁有兩項(xiàng)國家專利。同時(shí)具有多年授課培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，講課通俗易懂，代碼風(fēng)格簡潔清晰。

王老師，曼頓培訓(xùn)網(wǎng)(www.mdpxb.com)資深講師。計(jì)算機(jī)博士，深入理解傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺方法與目前主流的深度學(xué)習(xí)算法，在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測、圖像分割、OCR、人臉識(shí)別等方向均進(jìn)行了豐富的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。熟練使用OpenCV、Tensorflow、Keras等工具。具備豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)，熟悉大數(shù)據(jù)下的ETL與模型搭建，曾獨(dú)立負(fù)責(zé)美團(tuán)用戶信用分評(píng)估、敏感身份挖掘、京東金融APP多個(gè)模塊推薦算法搭建等項(xiàng)目。

【費(fèi)用及報(bào)名】
1、費(fèi)用：培訓(xùn)費(fèi)8800元（含培訓(xùn)費(fèi)、講義費(fèi)）；如需食宿，會(huì)務(wù)組可統(tǒng)一安排,費(fèi)用自理。
2、報(bào)名咨詢：4006820825 010-56133998 13810210257 鮑老師
3、報(bào)名流程：電話登記-->填寫報(bào)名表-->發(fā)出培訓(xùn)確認(rèn)函
4、備注：如課程已過期，請(qǐng)?jiān)L問我們的網(wǎng)站，查詢最新課程
5、詳細(xì)資料請(qǐng)?jiān)L問北京曼頓培訓(xùn)網(wǎng)：www.mdpxb.com (每月在全國開設(shè)四百多門公開課，歡迎報(bào)名學(xué)習(xí))