Python基础及案例应用集训_高级班 我要报名 ¥5500
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Python基础及案例应用集训_高级班

难度系数:     课程系列:A5
课时:0 分钟| 12人学习 分享 收藏
掌握主流机器学习算法,并结合经典案例,训练使用机器学习算法解决实际问题的思路和能力。

上课信息

上课时间: 2020年5月16-17, 30-31日(四天)
上午9:00-12:00; 下午13:30-16:30; 答疑16:30-17:00

上课地点: 远程授课,提供全程录播回放

Python基础及案例应用集训_高级班

案例课程规划

第一天

利用文本分析进行网络舆情分析

利用文本分析进行命名实体识别

——

文本分析简介及文本分析流程

中文分词方法

中文词性标注方法

关键词提取方法

命名实体识别

文本分析模型实作与比较: 以网络舆情分析模型及命名实体识别为例

第二天

利用文本分析进行新闻文件分类及新闻文件摘要

利用深度学习模型建置人脸识别及物体侦测模型

——

新闻文件分类方法

中文文本摘要方法

人脸识别及应用

OpenCV及Dlib简介

人脸侦测及人脸68个特征撷取

人脸识别(利用ResNet)

物体检测与定位及应用

目标检测技术概述

YOLOv3简介及COCO 数据集(80类people (人),bicycle(自行车),car(汽车)...等数据)

物体定位

物体检测

文本分析及深度学习模型实作与比较: 以新闻文件分类与摘要及人脸识别及物体侦测模型为例

第三天

利用半监督学习技术进行电信业客户流失模型的建置

利用深度学习技术进行信用卡盗刷预测模型建置

——

传统监督学习方法与非监督学习方法

半监督学习方法概述

半监督学习模型实作与比较: 以电信业客户流失模型为例

智能反欺诈概述

反欺诈手法

机器学习方法

深度学习方法

深度学习模型实作与比较: 以信用卡盗刷预测模型为例

第四天

以利润最大化为目标之产品营销模型的建置

利用集成学习建置小额信贷及信用风险预测模型

——

传统模型评估方法与利润最大化评估方法

增益图与利润图

利润最大化模型实作与比较: 以产品营销模型为例

传统学习与集成学习

集成学习的分类:模型融合与机器学习元算法

模型融合模型建置(多数法(Max Voting)、平均法(Averaging)、

加权平均法(Weighted Averaging)、堆叠法(Stacking)、混合法(Blending))

机器学习元算法模型建置(袋装法(Bagging)、袋装通用法(Bagging meta-estimator)、随机森林(Random Forest)、

提升法(Boosting)、Adaboosting算法、Gradient Boosting算法、XGBoosting算法)

集成学习方法实作与比较: 以小额信贷及信用风险预测模型为例


报名时间 2019-12-12 14:09 至 2020-02-21 14:09
培训时间 2020年5月16-17, 30-31日(四天)
培训地点 远程授课,提供全程录播回放
培训费用 5500
授课安排 上午9:00-12:00; 下午13:30-16:30; 答疑16:30-17:00


学习目标:

1, 通过4天学习掌握Python案例应用的实操;

2, 课程涉及到了Python在不同案例中的应用,独家无分店;

3, 涉及文本分析,深度学习,半监督学习,深度学习等Python的前沿应用;

4, 通过案例的讲解,真正实现学校授课与实战的目标。


学习对象和基础:

1、需要学习Python大数据及人工智能的青年教师

2、需要学习Python大数据及人工智能的博士生

3、需要学习Python大数据及人工智能的硕士生

4、需要学习Python大数据及人工智能的高年级本科生

5、要求学过Python基础


【课程特色】

1,远程答疑不影响任何效果;

2,录制视频,方便后期回看复习;

3,学术学习资料大礼包一份;

4,Peixun.net会员一个月,在线视频全含;

5,课后赠送VIP2账号15个月,用于后期学习;

6,年度赠书一本;

7,后续相同课程现场班可以五折优惠参加。




优惠:

现场班老学员9折优惠;

同一单位三人以上同时报名9折优惠;

同一单位六人以上同时报名8折优惠;

以上优惠不叠加。


联系方式:

魏老师

QQ:11437039501143703950

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

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