延安微网站建设,排名seo公司,windows建立网站,app开发公司的联系方式近年来#xff0c;随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生#xff0c;人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术#xff0c;在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外#xff0c;近年来#xff0c;Pytorch深度学习框架受… 近年来随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外近年来Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法Ai尚研修特举办“最新PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用高级培训班”旨在帮助学员掌握深度学习的基础知识与经典机器学习算法的区别与联系以及最新的迁移学习、循环神经网络、长短时记忆神经网络、时间卷积网络、对抗生成网络、Yolo目标检测算法、自编码器等算法的原理及其Pytorch编程实现方法。
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第一章、ChatGPT在科研中的应用
1、ChatGPT对话初体验
2、GPT-3.5与GPT-4的区别
3、ChatGPT科研必备插件Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等
4、ChatGPT提示词使用技巧
5、基于ChatGPT的数据预处理上传本地数据、数据预处理、数据可视化
6、基于ChatGPT的机器学习与深度学习建模算法原理讲解、自动生成代码、调试代码
7、基于ChatGPT的论文写作文献综述、论文框架、中英翻译、语法校正、文章润色等
第二章、数据清洗
1、描述性统计分析数据的频数分析统计直方图数据的集中趋势分析算数平均值、标准差数据的相关分析相关系数
2、数据标准化与归一化为什么需要标准化与归一化
3、数据异常值、缺失值处理
4、数据离散化及编码处理
5、手动生成新特征
6、案例讲解
7、实操练习
第三章、线性回归模型
1、一元线性回归模型与多元线性回归模型回归参数的估计、回归方程的显著性检验、残差分析
2、岭回归模型工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量
3、LASSO模型工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节
4、Elastic Net模型工作原理、建模预测、超参数调节
5、案例实践
6、实操练习
第四章、前向型神经网络
1、BP神经网络的基本原理人工神经网络的分类有哪些有导师学习和无导师学习的区别是什么BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的什么是梯度下降法BP神经网络建模的本质是什么
2、BP神经网络的Python代码实现怎样划分训练集和测试集为什么需要归一化归一化是必须的吗什么是梯度爆炸与梯度消失
3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程Data、Model、Loss、Gradient及训练过程Forward、Backward、Update
4、值得研究的若干问题隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置什么是交叉验证过拟合Overfitting与欠拟合(Underfitting)、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题、模型评价与模型选择奥卡姆剃刀定律等
5、案例讲解Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络
6、实操练习
第五章、KNN、贝叶斯分类与支持向量机
1、KNN分类模型KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取、分类决策规则的选择
2、朴素贝叶斯分类模型伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB
3、SVM的工作原理SVM的本质是解决什么问题核函数的作用是什么什么是支持向量
4、SVM扩展知识如何解决多分类问题SVM除了建模型之外还可以帮助我们做哪些事情
5、案例实践
6、实操练习
第六章、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM
1、决策树的工作原理微软小冰读心术的启示什么是信息熵和信息增益ID3算法和C4.5算法的区别与联系决策树除了建模型之外还可以帮我们做什么事情
2、随机森林的工作原理为什么需要随机森林算法广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么“随机”体现在哪些地方随机森林的本质是什么怎样可视化、解读随机森林的结果
3、Bagging与Boosting的区别与联系
4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
5. 常用的GBDT算法框架XGBoost、LightGBM
6、案例实践
7、实操练习
第七章、变量降维与特征选择
1、主成分分析PCA的基本原理
2、偏最小二乘PLS的基本原理
3、常见的特征选择方法优化搜索、Filter和Wrapper等前向与后向选择法区间法无信息变量消除法正则稀疏优化方法等
4、案例实践
5、实操练习
第八章、群优化算法
1、遗传算法Genetic Algorithm, GA的基本原理粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模拟退火算法等与遗传算法的区别与联系
2、遗传算法的Python代码实现
3、案例实践一一元函数的寻优计算
4、案例实践二离散变量的寻优计算特征选择
5、实操练习
第九章、卷积神经网络
1、深度学习简介深度学习大事记Model Big Data GPU AlphaGo
2、深度学习与传统机器学习的区别与联系神经网络的隐含层数越多越好吗深度学习与传统机器学习的本质区别是什么
2、卷积神经网络的基本原理什么是卷积核、池化核CNN的典型拓扑结构是怎样的CNN的权值共享机制是什么
3、卷积神经网络的进化史LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
4、利用PyTorch构建卷积神经网络Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等
5、卷积神经网络调参技巧卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度以及模型参数量之间的关系是怎样的
6、案例讲解
1CNN预训练模型实现物体识别
2利用卷积神经网络抽取抽象特征
3自定义卷积神经网络拓扑结构
7、实操练习
第十章、迁移学习
1、迁移学习算法的基本原理为什么需要迁移学习为什么可以迁移学习迁移学习的基本思想是什么
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、案例讲解猫狗大战Dogs vs. Cats
4、实操练习
第十一章、RNN与LSTM
1、循环神经网络RNN的基本工作原理
2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理
3、案例讲解时间序列预测北京市污染物预测
4、实操练习
第十二章、目标检测算法
1、什么是目标检测目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO模型的工作原理YOLO模型与传统目标检测算法的区别
3、案例讲解
1利用预训练好的YOLO模型实现目标检测图像检测、视频检测、摄像头实时检测
2数据标注演示LabelImage使用方法介绍
3训练自己的目标检测数据集
4、实操练习
第十三章、自编码器
1、什么是自编码器Auto-Encoder, AE
2、经典的几种自编码器模型原理介绍AE、Denoising AE, Masked AE
3、案例讲解
1基于自编码器的噪声去除
2基于自编码器的手写数字特征提取与重构
3基于掩码自编码器的缺失图像重构
4、实操练习
第十四章、复习与答疑讨论
1、课程相关资料拷贝与分享
2、答疑与讨论大家提前把问题整理好
