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北京Python实战培训内容

来源:中华网考试编辑:李振发布时间:2020-01-14
导语概要

Python培训课程导读Python是一种高级的编程语言,特点是易用,和JS差不多,Python被"创造"出来的过程也是有点巧合,但巧合之下往往隐藏着作者的水平。Python的用处也相当广泛,从网站后

Python培训培训咨询

Python培训课程导读

Python是一种高级的编程语言,特点是易用,和JS差不多,Python被"创造"出来的过程也是有点巧合,但巧合之下往往隐藏着作者的水平。Python的用处也相当广泛,从网站后台开发到日常生活中的小工具都有能有立足之地。

Python培训课程目标

1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。

2.“Python数据清洗和特征提取”,提升学习深度、降低学习坡度。

3.增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。

4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用,掌握机器学习根本。

5.阐述机器学习原理,提供配套源码和数据。

6.以直观解释,增强感性理解。

7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。

8.重视项目实践,重视落地。思考不同算法之间的区别和联系,提高在实际工作中选择算法的能力。

9.涉及和讲解的部分Python库有:Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。

Python培训课程介绍

课程时间

课程采用小班制公开课模式,全国滚动开班,具体时间可点击下方咨询。

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课程对象

大数据、人工智能研发技术人员、研发项目管理人员等IT项发类人才。

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课程特色

精品小班制,课程实用、精华、有效、专业、专攻,马上学完马上用!

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培训方式

讲解演绎、案例解析、分组讨论,头脑风暴与体验式教学相结合培训。

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合作流程

Cooperation process
Cooperation process
  • · 前期课程咨询
  • · 填写报名表
  • · 发送邀请函
  • · 确认时间地点
  • · 支付课程费用
  • · 现场参加课程

Python培训课程大纲

模块一:OpenCV使用

1.安装opencv

2.图像处理基础

3.图像运算和转换

4.图像平滑处理

5.图像梯度

6.图像边缘检测

7.图像金字塔

8.人脸检测和识别


模块二:卷积神经网络介绍

1.感受野,权值共享

2.卷积计算

3.卷积的步长

4.池化

5.Padding

6.MNIST网络结构介绍


模块三:Tensorflow使用

1.深度学习框架介绍

2.Tensorflow安装

3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed

4.Tensorflow线性回归

5.Tensorflow非线性回归

6.Mnist数据集合Softmax讲解

7.使用BP神经网络搭建手写数字识别

8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

9.过拟合,正则化,Dropout

10.各种优化器Optimizer

11.改进手写数字识别网络

12.卷积神经网络的介绍


模块四:keras使用

1.实现线性回归

2.实现非线性回归

3.MNIST数据集以及Softmax介绍

4.MNIST分类程序

5.交叉熵的应用

6.Dropout应用

7.正则化应用

8.优化器介绍及应用

10.cifar-10图片分类

11.模型的保存和载入

12.绘制网络结构


模块五:图像识别项目

1.介绍Google图像识别模型Inception-v3

2.使用Inception-v3做图像识别


模块六:猫狗分类项目

1.图像数据预处理

3.猫狗分类-VGG16-bottleneck

4.猫狗分类-VGG16-Finetune


模块七:验证码识别项目

1.多任务学习介绍

2.验证码识别项目


模块八:目标检测项目

1.目标检测任务介绍

3.YOLO算法介绍

4.SSD算法介绍

5.目标检测项目实战


模块九:目标分割项目

1.目标分割任务介绍

2.全卷积网络

3.双线性上采样

4.特征金字塔

6.目标分割项目实战


模块十:图像风格迁移项目

1.图像风格迁移介绍

2.图像风格迁移项目实战


模块十一:GAN项目

1.生成式对抗网络GAN介绍

2.生成式对抗网络GAN项目实战

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