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課程介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能中非常重要的一個(gè)研究領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)不但在計(jì)算機(jī)科學(xué)的眾多領(lǐng)域中大顯身手，而且成為一些交叉學(xué)科的重要支撐技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、自動(dòng)推理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)方面的人才成為國(guó)家急需的高層次技術(shù)人才。為將機(jī)器學(xué)習(xí)的重要知識(shí)和最新進(jìn)展進(jìn)行推廣，培訓(xùn)中心特舉辦“人工智能核心-機(jī)器學(xué)習(xí)”培訓(xùn)班

培訓(xùn)目標(biāo)

1，全面了解機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)。

2，能將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目。

3，能將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)和人工智能的其他技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，做擴(kuò)展應(yīng)用。

培訓(xùn)對(duì)象

高級(jí)程序員、資深開發(fā)人員、人工智能工程師、圖像設(shè)計(jì)人員、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、程序員。

培訓(xùn)內(nèi)容

第一講 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

1.1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

1.2 為什么要機(jī)器學(xué)習(xí)

1.3 怎樣來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)

1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的現(xiàn)實(shí)案例舉例

第二講 樸素貝葉斯決策

2.1為什么要引入樸素貝葉斯決策

2.2 如何進(jìn)行樸素貝葉斯決策

2.3 樸素貝葉斯在文本識(shí)別中的應(yīng)用案例

第三講 線性分類器

3.1 線性分類器是什么

3.2 Fisher線性判別的動(dòng)機(jī)

3.3 Fisher線性判別的內(nèi)涵是什么

3.4 Fisher線性判別在人臉檢測(cè)中的應(yīng)用案例

第四講 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)是什么

4.2 單個(gè)神經(jīng)元的功能

4.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化以及誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P）算法

4.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中需要注意的問題

4.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識(shí)別、流量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用案例

第五講 最優(yōu)分類面和支持向量機(jī)（SVM）

5.1 什么是最優(yōu)分類面

5.2 SVM的本質(zhì)是什么

5.3 SVM線性不可分時(shí)怎么辦

5.4 SVM中核函數(shù)如何選擇

5.5 SVM在車牌識(shí)別中的應(yīng)用案例

第六講 近鄰法

6.1 近鄰法的思想是什么

6.2 近鄰法的缺點(diǎn)以及改進(jìn)方案

6.3 近鄰法中的過學(xué)習(xí)問題及解決方案

6.4 近鄰法在相親網(wǎng)站中的應(yīng)用案例

第七講 決策樹

7.1 什么是非數(shù)值特征

7.2 為什么要引入決策樹

7.3 如何設(shè)計(jì)決策樹

7.4 如何構(gòu)造隨機(jī)森林

7.5 決策樹在醫(yī)療系統(tǒng)中的應(yīng)用案例

第八講 Boosting

8.1 什么是Boosting算法

8.2 為什么要Boosting

8.3 如何Boosting

8.4 介紹Boosting算法典型代表Adaboost

8.5 Adaboost在人臉檢測(cè)中的應(yīng)用案例

第九講 非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

9.1 什么是非監(jiān)督學(xué)習(xí)？

9.2 單峰子集法

9.3 C均值方法

9.4 模糊C均值方法和改進(jìn)的模糊C均值方法

9.5 非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在石油勘探中的應(yīng)用案例

司老師

司老師 清華大學(xué)博士，機(jī)器學(xué)習(xí)方面專家，在意大利舉辦的國(guó)際在線指紋識(shí)別競(jìng)賽中獲得冠軍，在機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別領(lǐng)域頂級(jí)期刊IEEE TPAMI等期刊發(fā)表多篇論文，擁有5個(gè)中國(guó)專利和1個(gè)美國(guó)專利，是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和圖像處理和識(shí)別領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)派專家。

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在線報(bào)名：人工智能核心-機(jī)器學(xué)習(xí)(北京)

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