【正文】 6. 實(shí)例：預(yù)測泰坦尼克船員能否獲救7. K近鄰算法原理8. K近鄰算法代碼實(shí)現(xiàn)9. 實(shí)例：使用K近鄰算法測試約會對象第二階段 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法1. 邏輯回歸算法原理,推導(dǎo)2. 邏輯回歸代碼實(shí)現(xiàn)3. 多分類問題解決方案4. 一對一分類,一對多分類5. 決策樹算法模型6. 熵原理,信息增益7. 決策樹構(gòu)建8. 決策樹代碼實(shí)現(xiàn)9. 貝葉斯算法原理10. 貝葉斯代碼實(shí)現(xiàn)11. 實(shí)例1：使用貝葉斯分類器打造拼寫檢查器12. 實(shí)例2：垃圾郵件分類任務(wù)第三階段 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階算法1. Adaboosting算法原理2. Boosting機(jī)制,優(yōu)勢分析3. 自適應(yīng)增強(qiáng)算法代碼實(shí)現(xiàn)4. 實(shí)例：使用集成算法改進(jìn)泰坦尼克號預(yù)測5. 線性支持向量機(jī)算法原理推導(dǎo)6. 支持向量機(jī)核變換推導(dǎo)7. SMO求解支持向量機(jī)8. SMO算法代碼實(shí)現(xiàn)9. 隨機(jī)森林算法原理10. 使用隨機(jī)森林衡量選擇特征標(biāo)準(zhǔn)11. 實(shí)例：使用隨機(jī)森林改進(jìn)泰坦尼克獲救預(yù)測12. 聚類算法綜述13. KMEANS與DBSCAN算法講解第四階段機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目1. HTTP日志流量數(shù)據(jù)分析2. 特征提取3. 預(yù)處理，歸一化4. 分類解決方案5. 聚類解決方案6. 二分圖，轉(zhuǎn)移矩陣原理第五階段深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1. 人工智能深度學(xué)習(xí)歷史發(fā)展及簡介2. 得分函數(shù)3. 損失函數(shù)4. 正則化5. Softmax分類器原理6. 最優(yōu)化問題7. 梯度下降8. 反向傳播第六階段 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理2. 激活函數(shù)3. 深入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)4. 感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大5. 實(shí)例：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)現(xiàn)并與線性分類對比第七階段深度學(xué)習(xí)核心 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解卷積層3. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解池化層4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解全連接層5. 卷積效果實(shí)例第八階段 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)1. 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例（ALEXNET,VGG）詳解2. RNN與LSTM記憶網(wǎng)絡(luò)3. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，參數(shù)初始化4. 級聯(lián)模式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析人臉檢測算法分析5. 序列化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析人體姿態(tài)識別算法分析6. 深度殘差網(wǎng)絡(luò)7. PRISMA如何實(shí)現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)換8. Fasterrn物體檢測框架原理詳解第九階段深度學(xué)習(xí)框架CAFFE詳解1. CAFFE框架簡介2. 配置文件結(jié)構(gòu)3. 制作LMDB格式數(shù)據(jù)源4. 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型5. 超參數(shù)設(shè)置6. 數(shù)據(jù)預(yù)處理方案7. 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)技巧第十階段 深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)人臉檢測1. 人臉檢測數(shù)據(jù)收集2. 制作正負(fù)樣本給定標(biāo)簽3. 制作LMDB數(shù)據(jù)源4. 使用CAFFE訓(xùn)練人臉檢測網(wǎng)絡(luò)5. 代碼實(shí)現(xiàn)人臉檢測模型論壇人工智能系列新課——《深度學(xué)習(xí)原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》開課啦！199元教你駕馭AI時代新技術(shù)！◆課程介紹二十世紀(jì)，我們花了100年進(jìn)入PC互聯(lián)網(wǎng)時代。二十一世紀(jì)初，我們花了10年進(jìn)入移動互聯(lián)網(wǎng)時代。！2016年年，我們也許只需要3年，全面就將展示進(jìn)入人工智能時代!從無人駕駛汽車技術(shù)到AlphaGo戰(zhàn)勝人類，深度學(xué)習(xí)在生活中扮演著越來越重要的角色，也即將改變這個世界。但是很多同學(xué)擔(dān)心深度學(xué)習(xí)入門要求太高，苦于國內(nèi)沒有合適的課程予以幫助。本課程旨在幫助同學(xué)們更快更輕松的掌握深度學(xué)習(xí)所涉及的所有知識點(diǎn)，真正的入門深度學(xué)習(xí)這個世界上擁有最先進(jìn)技術(shù)的領(lǐng)域。◆課程風(fēng)格通俗易懂，詼諧幽默是講課的風(fēng)格。入門課程的每一個知識點(diǎn)都有對應(yīng)的實(shí)例的講解即便沒有基礎(chǔ)的同學(xué)也能從原理上理解。原理和實(shí)戰(zhàn)結(jié)合，在講解完原理課程緊跟著實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，從流程上講解如何完成一個實(shí)際的項(xiàng)目?！羰谡n講師唐宇迪，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域多年一線實(shí)踐研究專家，同濟(jì)大學(xué)碩士。主要研究深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺，圖像識別，精通機(jī)器學(xué)習(xí)，熱愛各種開源技術(shù)尤其人工智能方向。在圖像識別領(lǐng)域有著豐富經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)過包括人臉識別，物體識別，關(guān)鍵點(diǎn)檢測等多種應(yīng)用的最新算法，樂于鉆研，解開每一個問題，把復(fù)雜的問題簡單表達(dá)呈現(xiàn)，能幫助更多的同學(xué)入門深度學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域是我最大的心愿。◆課程大綱：總課時：10次課（20小時）課程適用對象：人工智能愛好者，渴望高端技術(shù)的IT從業(yè)人員，學(xué)生等第一課：深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識點(diǎn)1 ，正則化第二課：深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識點(diǎn)2 ， 第三課：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第四課：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積層 池化層第五課：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例，技巧（Alexnet，VGG）（數(shù)據(jù)增強(qiáng)，遷移學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)）第六課：計(jì)算機(jī)視覺常規(guī)任務(wù)，物體識別第七課：頂級會議論文解讀第八課：深度學(xué)習(xí)框架使用介紹第九課：深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 人臉檢測，預(yù)處理第十課：深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) 項(xiàng)目流程機(jī)器學(xué)習(xí)與R語言R作為免費(fèi)、開源、龐大社區(qū)支持的統(tǒng)計(jì)計(jì)算和作圖的語言，提供了大量的第三方功能包，其內(nèi)容涵蓋了從統(tǒng)計(jì)計(jì)算到機(jī)器學(xué)習(xí)，從金融分析到生物信息，從社會網(wǎng)絡(luò)分析到自然語言處理，從各種數(shù)據(jù)庫各種語言接口到高性能計(jì)算模型等各個方面，正在獲得越來越多數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員的喜愛，也是數(shù)據(jù)分析師（科學(xué)家）必備的職業(yè)技能要求。 本課程以R實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)為主題，講解如何利用R完成機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域回歸分析、決策樹、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等監(jiān)督學(xué)習(xí)和聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等非監(jiān)督學(xué)習(xí)等內(nèi)容，以豐富的案例分析，講授R實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和技巧。 每章都會給出數(shù)據(jù)集和相應(yīng)的代碼，并會詳細(xì)講解代碼的實(shí)現(xiàn)，讓學(xué)員輕松掌握R，分析來自不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。| 課程目標(biāo)1. 熟悉數(shù)據(jù)分析的流程，包括數(shù)據(jù)采集、處理、可視化等2. 掌握R語言作為數(shù)據(jù)分析工具，對不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析實(shí)踐3. 快速積累多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)4. 掌握使用R實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測| 講師介紹余文華，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域?qū)＜?。一直從事于?shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用研究，擅長數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，發(fā)表醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)論文數(shù)十篇，英文SCI論文3篇（含第一作者論文1篇）。多家醫(yī)學(xué)信息公司數(shù)據(jù)分析顧問?，F(xiàn)就職于政府部門，從事數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)工作。| 課程詳情2月28日開啟！視頻課程，可下載后反復(fù)觀看，共12節(jié)課,24課時，1440分鐘（課程視頻、上課講義、源碼、補(bǔ)充資料均會發(fā)送）| 課程大綱第一課：機(jī)器學(xué)習(xí)基本理論 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類及知識框架 機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念 機(jī)器學(xué)習(xí)一般步驟 案例：用R實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測第二課：R語法基礎(chǔ) R語言基礎(chǔ)語法 數(shù)據(jù)處理常用R包介紹（tidyr，dplyr，stringr,reshape2,ggplot2） 數(shù)據(jù)的存取與編輯 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的讀取 案例：用R實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)讀取第三課：數(shù)據(jù)清洗方法 缺失數(shù)據(jù)處理 異常值的辨識處理 不平衡數(shù)據(jù)的處理 特征提取與特征工程 案例：針對美國人群收入等數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗第四課：線性回歸與Logistic回歸 線性回歸與最小二乘法 Lasso回歸及嶺回歸 Logistic回歸模型 多分類Logistic回歸模型 案例：運(yùn)用Logistic回歸模型預(yù)測學(xué)生錄取情況第五課：K最近鄰（KNN）算法 k近鄰算法原理 k近鄰算法R實(shí)現(xiàn) 案例：運(yùn)用KNN實(shí)現(xiàn)前列腺癌癥檢測第六課：聚類算法 聚類算法原理 聚類算法R實(shí)現(xiàn) 案例：運(yùn)用聚類分析進(jìn)行離群點(diǎn)識別第七課：基于決策樹類型算法介紹 決策樹算法 隨機(jī)森林算法第八課：提升算法 Adaboost算法 GBDT算法 XGBoost 案例：針對美國人群收入預(yù)測模型比較第九課：SVM支持向量機(jī)算法介紹 SVM基本原理 SVM算法的R實(shí)現(xiàn)第十課：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 深度學(xué)習(xí) 案例：運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識別第十一課：地圖可視化：上海交通地圖數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn) 數(shù)據(jù)可視化基本圖形選擇匯總 繪制數(shù)據(jù)地圖常用方法 交互式可視化實(shí)戰(zhàn)第十二課：機(jī)器學(xué)習(xí)mlr包：債務(wù)預(yù)測實(shí)戰(zhàn) mlr包介紹 實(shí)際問題分析及數(shù)據(jù)處理 多種分類算法模型的比較 模型評價方法匯總 機(jī)器學(xué)習(xí)課程總結(jié)| 案例展示| 適用人群1. 想了解和學(xué)習(xí)典型的數(shù)據(jù)分析流程和實(shí)踐方法的人2. 尚不會使用R的數(shù)據(jù)分析師從業(yè)者3. 想轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析師行業(yè)的學(xué)習(xí)者4. 想使用R實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師THANKS !!!致力為企業(yè)和個人提供合同協(xié)議，策劃案計(jì)劃書，學(xué)習(xí)課件等等打造全網(wǎng)一站式需求歡迎您的下載，資料僅供參考可修改編輯