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机器学习&深度学习系统实战!

唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
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计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
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【课程介绍】
数学原理推导与案例实战紧密结合,由机器学习经典算法过度到深度学习的世界,结合深度学习两大主流框架Caffe与Tensorflow,选择经典项目实战人脸检测与验证码识别。原理推导,形象解读,案例实战缺一不可!具体课程内容涉及回归算法原理推导、决策树与随机森林、实战样本不均衡数据解决方案、支持向量机、Xgboost集成算法、神经网络基础、神经网络整体架构、卷积神经网络、深度学习框架--Tensorflow实战、案例实战--验证码识别、案例实战--人脸检测。
专属会员卡优惠链接:http://edu.csdn.net/lecturer/1079
【课程收益】
掌握机器学习算法与应用。数据和代码在课程目录里面右侧有下载符号,得用电脑登录下载。
第一章:回归算法原理推导
第二章:决策树与随机森林
第三章:实战样本不均衡数据解决方法(上)
第四章:实战样本不均衡数据解决方法(下)
第五章:支持向量机
第六章:Xgboost集成算法
第七章:神经网络基础
第八章:神经网络整体架构
第九章:卷积神经网络
第一十章:深度学习框架-Tensorflow实战
第一十一章:案例实战-验证码识别
第一十二章:案例实战-人脸检测
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