课程费用

6800.00 /人

课程时长

2

成为教练

课程简介

机器学习(深度学习)算法和应用

目标收益

培训对象

对机器学习算法原理和应用感兴趣,具有一定编程(Python)和数学基础(线 性代数、微积分和概率论)的管理和技术人员

课程大纲

PART I: 入门和基本 DNN 模型 1. 深度学习概要
什么是深度学习 & 与机器学习的异同
2. 多层感知器模型 Multi-Layer Perceptron – MLP
神经元 权重和激活 Neurons Weight Activation
神经元网络 Neuron Networks
训练网络 Training Networks
Back-propagation 算法和计算图
多种自适应学习率算法 Adaptive Learning Rate
3. 用 Keras 搭建 MLP
载入数据
定义-编译-训练-测试模型
PART II: 评估、调参和优化模型 4. 评估深度学习模型的性能
切分数据集合 Data Splitting
手工 k-fold cross validation
5. 通用深度学习工具集 Keras + Scikit-Learn
用 cross-validation 评估模型
用 grid-search 微调超参数
6. 项目:用 MLP 进行多元分类 – 植物品种分类
7. 项目:用 MLP 进行二元分类 – 声呐探测物体信号分析
8. 项目:用 MLP 进行回归 – Boston 房屋价格预测
9. 序列化保存模型
10. 通过 check point 机制获取最佳模型
11. 通过绘制模型历史理解训练行为
12. 通过 dropout regularization 降低模型过拟合
13. 选取不同的 Learning Rate Schedule 提升模型性能
PART III: 卷积神经网络 14. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network
14.1 CNN 原理和构造:
- 核 Filter 和卷积运算 Convolutional Layer
- 特征图 Feature Maps
- 池化层 Pooling
- 全连接层 Full Connected Layer
- Dropout 和 Batch Normalization
- CNN 最佳实践
14.2 CNN 实践
- 项目:用 CNN 进行手写体识别
- 练习:在 CNN 图像识别中通过 Image Augmentation 技术提升模型性能
- 项目:用 CNN 进行图片物体识别
- 项目:用 CNN 电影评论情绪预测
- 项目:用 CNN 进行图像 segmentation
PART IV: 循环神经网络 15. 循环神经网络 Recurrent Neural Networks
15.1 RNN 原理一:基本 RNN
- 处理序列(Sequence)数据的神经网络
- 循环神经网 RNN 架构
- RNN训练:如何在训练中获得稳定的梯度下降
- RNN 网络演化历史:RNN,LSTM,GRU 结构比较和分析
15.2 RNN 实践一:RNN 回归
- 项目:用 MLP 进行时间序列预测
- 项目:用长短记忆网络(Long-Short Term Memory, LSTM)进行时间序列预测
子项目1) 用LSTM进行回归
子项目2)用LSTM 序列窗口(Window method)进行回归
子项目3) 用 LSTM 时间步长(Time Step)进行回归
子项目4) 用 LSTM记忆(Memory)进行回归 & Stacked LSTM
15.3 RNN 实践二:RNN 分类
- 项目:对电影评论进行序列分类 Sequence Classification
- 项目:使用 dropout LSTM
- 项目:结合使用 CNN 和 RNN 进行序列分类
15.4 RNN 实践三:用 RNN 进行文本生成 – one char
- 项目:用LSTM进行 one-char生成
- 项目:用LSTM feature-window进行one-char生成
- 项目:用LSTM time-step进行 one-char生成
- 项目:用 LSTM 批内样本间保持状态进行 one-char 生成
- 项目:有状态 LSTM进行 one-char 生成
- 项目:变长输入 LSTM
15.5 RNN 实践四:RNN 进行文本生成 – sequence
- 项目:用 LSTM 生成文本序列
- 项目:深度 LSTM 生成文本
- 讨论:如何进一步提高模型 performance
15.6 更多 RNN 模型(可选)例如:
- image captioning 图像字幕
- machine translation 机器翻译
- dialogue generation 对话生成
PART I: 入门和基本 DNN 模型
1. 深度学习概要
什么是深度学习 & 与机器学习的异同
2. 多层感知器模型 Multi-Layer Perceptron – MLP
神经元 权重和激活 Neurons Weight Activation
神经元网络 Neuron Networks
训练网络 Training Networks
Back-propagation 算法和计算图
多种自适应学习率算法 Adaptive Learning Rate
3. 用 Keras 搭建 MLP
载入数据
定义-编译-训练-测试模型
PART II: 评估、调参和优化模型
4. 评估深度学习模型的性能
切分数据集合 Data Splitting
手工 k-fold cross validation
5. 通用深度学习工具集 Keras + Scikit-Learn
用 cross-validation 评估模型
用 grid-search 微调超参数
6. 项目:用 MLP 进行多元分类 – 植物品种分类
7. 项目:用 MLP 进行二元分类 – 声呐探测物体信号分析
8. 项目:用 MLP 进行回归 – Boston 房屋价格预测
9. 序列化保存模型
10. 通过 check point 机制获取最佳模型
11. 通过绘制模型历史理解训练行为
12. 通过 dropout regularization 降低模型过拟合
13. 选取不同的 Learning Rate Schedule 提升模型性能
PART III: 卷积神经网络
14. 卷积神经网络 Convolutional Neural Network
14.1 CNN 原理和构造:
- 核 Filter 和卷积运算 Convolutional Layer
- 特征图 Feature Maps
- 池化层 Pooling
- 全连接层 Full Connected Layer
- Dropout 和 Batch Normalization
- CNN 最佳实践
14.2 CNN 实践
- 项目:用 CNN 进行手写体识别
- 练习:在 CNN 图像识别中通过 Image Augmentation 技术提升模型性能
- 项目:用 CNN 进行图片物体识别
- 项目:用 CNN 电影评论情绪预测
- 项目:用 CNN 进行图像 segmentation
PART IV: 循环神经网络
15. 循环神经网络 Recurrent Neural Networks
15.1 RNN 原理一:基本 RNN
- 处理序列(Sequence)数据的神经网络
- 循环神经网 RNN 架构
- RNN训练:如何在训练中获得稳定的梯度下降
- RNN 网络演化历史:RNN,LSTM,GRU 结构比较和分析
15.2 RNN 实践一:RNN 回归
- 项目:用 MLP 进行时间序列预测
- 项目:用长短记忆网络(Long-Short Term Memory, LSTM)进行时间序列预测
子项目1) 用LSTM进行回归
子项目2)用LSTM 序列窗口(Window method)进行回归
子项目3) 用 LSTM 时间步长(Time Step)进行回归
子项目4) 用 LSTM记忆(Memory)进行回归 & Stacked LSTM
15.3 RNN 实践二:RNN 分类
- 项目:对电影评论进行序列分类 Sequence Classification
- 项目:使用 dropout LSTM
- 项目:结合使用 CNN 和 RNN 进行序列分类
15.4 RNN 实践三:用 RNN 进行文本生成 – one char
- 项目:用LSTM进行 one-char生成
- 项目:用LSTM feature-window进行one-char生成
- 项目:用LSTM time-step进行 one-char生成
- 项目:用 LSTM 批内样本间保持状态进行 one-char 生成
- 项目:有状态 LSTM进行 one-char 生成
- 项目:变长输入 LSTM
15.5 RNN 实践四:RNN 进行文本生成 – sequence
- 项目:用 LSTM 生成文本序列
- 项目:深度 LSTM 生成文本
- 讨论:如何进一步提高模型 performance
15.6 更多 RNN 模型(可选)例如:
- image captioning 图像字幕
- machine translation 机器翻译
- dialogue generation 对话生成

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