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曙海教學(xué)優(yōu)勢
課程可定制,線上/線下/上門皆可,報名熱線:4008699035。本課程以項目實戰(zhàn)案例實現(xiàn)為主線,面向企事業(yè)單位項目開發(fā)實際,秉承21年積累的教學(xué)和研發(fā)經(jīng)驗，培訓(xùn)講師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗以及技巧。
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建立了良好的合作關(guān)系,20多年來，合作企事業(yè)單位以達30多萬。
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主題
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內(nèi)容
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機器學(xué)習(xí)的基本原理和典型模型介紹
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1、機器學(xué)習(xí)簡介
2、線性回歸模型和梯度下降法
3、最大熵模型
4、支持向量機模型
5、無監(jiān)督學(xué)習(xí)常用方法介紹
6、優(yōu)化技巧：正則化和降維問題
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實驗
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1、實現(xiàn)梯度下降算法
2、分別使用線性回歸模型、最大熵模型解決垃圾郵件分類問題
3、無監(jiān)督學(xué)習(xí)解決文檔聚類問題，并從特征降維角度優(yōu)化效果和速度
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深度學(xué)習(xí)基本原理和典型模型介紹
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1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
2、NNLM和word2vec介紹
3、CNN原理及應(yīng)用
4、RNN原理及應(yīng)用
5、Gans原理及應(yīng)用
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實驗
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1、教師提供語料，學(xué)員使用word2vec訓(xùn)練詞向量，并使用詞向量完成詞語相似度計算任務(wù)，觀察效果
2、安裝tensorflow，并運行指定的樣例任務(wù)，修改關(guān)鍵參數(shù)，觀察效果變化
3、使用tensorflow實現(xiàn)一個簡單的CNN網(wǎng)絡(luò)，在同樣的樣例上觀察效果
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