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人工智能应用深度实践培训

早鸟票:¥4,400,普通票:¥8,800
慧谷培训
25  0
会议信息
主 办 方  慧谷培训 参会语言 中文
活动时间 2018-10-26 09:15 — 2018-10-28 16:30 参会人数 不限人数
参会对象 想学习的人 活动类型 培训
活动分类 IT互联网 — 编程语言 活动状态 报名中
活动地点 上海市乐山路33号2号楼4楼,上海慧谷职业技能培训中心 参会规模

【课程时长】

3天(6小时/天)

【课程简介】

本课程重点讲解深度学习的模型,包括CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络(LSTM)模型的算法及其应用、Connectionist   Temporal Classification算法及其应用,如GoogleNetFully Convolutional  Networks模型深入理解与应用,以及深度学习训练数据集的准备,深度学习的发展趋势,文字检测与识别算法的发展历程,以及文本分析在深度学习技术下的新应用。在深度学习实践方面,本课程基于CaffeTensorflow深度学平台开展实践教学,对算法的具体内涵和应用场景进行深度剖析和讲解。

本课程在实践方面,结合Spark   MLlibDL4J实现分布式并行深度学习平台的实践,并结合CaffeTensorFlow结合Spark平台,实现深度学习的并行处理与高精度处理及人工智能应用。

【课程收益】

1、了解Spark机器学习系统

2、了解Spark MLlib架构

3、掌握大数据分析Spark接口

4、掌握深度学习Tensorflow框架

5、掌握深度学习Caffe框架

6、结合讲师多年行业实践经验以案例讨论的方式为学员后续项目应用提供针对性的建议参考。

【课程对象】

数据分析数据挖掘相关人员

【学员基础】

具备初步的IT基础知识

【课程大纲】(培训内容可根据客户需求调整)

时间

内容

案例实践与练习

Day1

上午

第一篇

机器学习

一、大数据分析与机器学习、人工智能及深度学习

二、机器学习的基本任务

三、如何选择合适算法

四、Spark在机器学习方面的优势

案例研讨:

大数据分析与机器学习、人工智能及深度学习

Day1

下午

第二篇  机器学习系统架构

一、机器学习系统架构

二、构建Spark机器学习系统

三、特征提取、转换和选择

四、模型选择或调优

五、ML Pipelines

案例研讨:机器学习系统架构

 

Day2

上午

第三篇  大数据分析Spark MLlib

一、Spark MLlib架构

二、数据类型

三、基础统计

四、构建Spark ML推荐模型

五、构建Spark ML分类模型

案例研讨:

Spark ML机器学习

 

 

Day2

下午

第四篇 大数据分析Spark接口

大数据分析Spark接口

一、R数据分析

二、Spark R简介

三、pyspark 简介

四、SparkDataFrame数据结构说明

五、Spark Streaming简介

案例练习:

Pyspark进行深度学习

Day3

上午

第五篇  深度学习

一、深度学习与TensorFlow简介

二、TensorFlowOnSpark简介

三、卷积神经网络简介

四、TensorFlow实现卷积神经网络

五、循环神经网络简介

六、TensorFlow实现循环神经网络

七、在Pyspark集群环境运行TensorFlow

案例研讨:

大数据分析与深度学习关系?

Day3

下午

第六篇深度学习与人工智能

一、人工智能简介

二、深度学习与智能客服

三、深度学习与无人驾驶

四、深度学习与人脸识别

五、深度学习高级应用案例

案例研讨:

结合业务深度学习应用场景设计,讲师针对方案点评评比及后续建议

 

 

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该活动的主办方

发布机构 慧谷培训
领域 雇主品牌,管理培训,员工福利,企业语言培训
员工人数 50-150人
服务区域 全国

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