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汽車(chē)電子總線(xiàn)協(xié)議培訓(xùn)
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曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)
課程可定制,線(xiàn)上/線(xiàn)下/上門(mén)皆可,報(bào)名熱線(xiàn):4008699035。本課程以項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例實(shí)現(xiàn)為主線(xiàn),面向企事業(yè)單位項(xiàng)目開(kāi)發(fā)實(shí)際,秉承21年積累的教學(xué)和研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，培訓(xùn)講師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)以及技巧。
我們的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。曙海培訓(xùn)的課程在業(yè)內(nèi)有廣泛的美譽(yù)度。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,20多年來(lái)，合作企事業(yè)單位以達(dá)30多萬(wàn)。
? 以下就是本次機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)的內(nèi)容：
課程對(duì)于初學(xué)者而言，適合如下目標(biāo)：
1)了解機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的適用場(chǎng)景和基本原理(做不到掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)或者全面了解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，只能是了解典型方法)
2)用兩三個(gè)典型的實(shí)驗(yàn)任務(wù)，讓學(xué)員直觀感受到：機(jī)器學(xué)習(xí)能解決什么問(wèn)題，大概是個(gè)什么效果。實(shí)驗(yàn)任務(wù)均給定代碼，學(xué)員閱讀理解代碼、運(yùn)行任務(wù)、調(diào)試效果。
3)對(duì)于有編程基礎(chǔ)的學(xué)員：能夠用機(jī)器學(xué)習(xí)工具處理簡(jiǎn)單NLP任務(wù)
1、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
2、線(xiàn)性回歸模型和梯度下降法
3、最大熵模型
4、支持向量機(jī)模型
5、無(wú)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(wèn)題
1、實(shí)現(xiàn)梯度下降算法
2、分別使用線(xiàn)性回歸模型、最大熵模型解決垃圾郵件分類(lèi)問(wèn)題
3、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)解決文檔聚類(lèi)問(wèn)題，并從特征降維角度優(yōu)化效果和速度
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
1、教師提供語(yǔ)料，學(xué)員使用word2vec訓(xùn)練詞向量，并使用詞向量完成詞語(yǔ)相似度計(jì)算任務(wù)，觀察效果
2、安裝tensorflow，并運(yùn)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(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN網(wǎng)絡(luò)，在同樣的樣例上觀察效果
