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>工業(yè)機(jī)器人仿真培訓(xùn) |
R語(yǔ)言大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程 |
Ansys Workbench模擬培訓(xùn)
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曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)
本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用培訓(xùn)課程以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗(yàn)。線上/線下/上門皆可,機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用培訓(xùn)課程專家,課程可定制,熱線:4008699035。
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)。曙海的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。曙海的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。
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主題
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內(nèi)容
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機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和典型模型介紹
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1、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)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(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
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實(shí)驗(yàn)
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1、實(shí)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(wèn)題
3、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)解決文檔聚類問(wèn)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(shí)驗(yàn)
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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
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