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曙海教学优势
课程可定制,线上/线下/上门皆可,报名热线:4008699035。本课程以项目实战案例实现为主线,面向企事业单位项目开发实际,秉承21年积累的教学和研发经验，培训讲师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用经验以及技巧。
我们的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海培训的课程在业内有广泛的美誉度。大批企业和曙海
建立了良好的合作关系,20多年来，合作企事业单位以达30多万。
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主题
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内容
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机器学习的基本原理和典型模型介绍
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1、机器学习简介
2、线性回归模型和梯度下降法
3、最大熵模型
4、支持向量机模型
5、无监督学习常用方法介绍
6、优化技巧：正则化和降维问题
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实验
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1、实现梯度下降算法
2、分别使用线性回归模型、最大熵模型解决垃圾邮件分类问题
3、无监督学习解决文档聚类问题，并从特征降维角度优化效果和速度
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深度学习基本原理和典型模型介绍
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1、人工神经网络基本原理
2、NNLM和word2vec介绍
3、CNN原理及应用
4、RNN原理及应用
5、Gans原理及应用
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实验
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1、教师提供语料，学员使用word2vec训练词向量，并使用词向量完成词语相似度计算任务，观察效果
2、安装tensorflow，并运行指定的样例任务，修改关键参数，观察效果变化
3、使用tensorflow实现一个简单的CNN网络，在同样的样例上观察效果
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