人工智能+自然语言处理3天
人工智能+自然语言处理3天详细内容
人工智能+自然语言处理3天
| |1.人工智能概述 |
|第一节:人工智能与机器学习基础 |2.机器学习概述 |
| |3.机器学习算法应用分析 |
| |1.一元线性回归 |
| |2.代价函数 |
| |3.梯度下降法 |
|第二节:回归算法 |4.sklearn一元线性回归应用 |
| |5.多元线性回归 |
| |6.sklearn多元线性回归应用 |
| |案例:葡萄酒质量和时间的关系 |
| |1.KNN分类算法介绍 |
| |2.KNN分类算法应用 |
|第三节:KNN分类算法 |3.KNN实现 |
| |案例:鸢尾花分类 |
| |1.决策树算法介绍 |
| |2.熵的定义 |
|第四节:决策树算法 |3.决策树算法与应用实现 |
| |案例:用户购买行为预测 |
| |1.Bagging算法介绍 |
| |2.随机森林建模方法 |
|第五节:集成算法与随机森林 |3.Adaboost算法介绍 |
| |4.Stacking算法介绍 |
| |5.Voting算法介绍 |
| |1.K-means算法介绍 |
| |2.K-means算法应用 |
|第六节:K-means聚类算法 |3.K-means算法实际应用案例 |
| |案例:NBA球队实力聚类分析 |
| |1.SVM算法介绍 |
|第七节:支持向量机 |案例:SVM完成人脸识别应用 |
| |1.数据缺失处理 |
| |2.特征筛选方法 |
|第八节:特征工程项目-银行 |3.特征工程 |
|用户违约预测 |4.数据不平衡问题处理 |
| |5.算法选择 |
| |6.结果评估 |
| |1.人工神经网络发展史 |
|第九节:深度学习基础- |2.单层感知器 |
|神经网络介绍 |3.激活函数,损失函数和梯度下降法 |
| |4.BP算法介绍 |
| |案例:BP算法解决手写数字识别问题 |
| |1.Mnist数据集合Softmax讲解 |
| |2.使用BP神经网络搭建手写数字识别 |
|第十节:Tensorflow基础应用 |3.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用 |
| |4.过拟合,正则化,Dropout |
| |5.各种优化器Optimizer |
| |1.CNN卷积神经网络 |
|第十一节:卷积神经网络CNN应用 |2.卷积层、池化层(均值池化、最大池化) |
| |3.CNN手写数字案例 |
| |1.RNN循环神经网络 |
|第十二节:长短时记忆网络 |2.长短时记忆网络LSTM |
|LSTM应用 |3.LSTM应用案例 |
| |AlexNet模型介绍 |
| |VGG模型介绍 |
|第十三节:常用卷积网络模型介绍 |Inception模型介绍 |
| |4.ResNet模型介绍 |
| |1.数据准备 |
| |2.数据增强 |
|第十四节:用自己的数据来训练一 |3.模型搭建 |
|个新的图像识别模型 |4.模型训练 |
| |5.结果测试 |
| |1.目标检测项目介绍 |
| |2.R-CNN模型介绍 |
| |3.SPPNET模型介绍 |
| |4.Fast-RCNN模型介绍 |
|第十五节:目标检测模型介绍 |5.Faster-RCNN模型介绍 |
| |6.SSD模型介绍 |
| |7.yolo-v1模型介绍 |
| |8.yolo-v2模型介绍 |
| |9.yolo-v3模型介绍 |
| |1.项目安装配置环境 |
| |2.准备数据集 |
|第十六节:目标检测模型实战 |3.使用训练好的目标检测模型进行预测 |
| |4.用自己的数据训练新的目标检测模型 |
| |1. word2vec介绍 |
| |2.Transformer模型介绍 |
|第十七节:自然语言处理技术介绍 |3.Self-Attention机制介绍 |
| |4.多头注意力机制介绍 |
| |5..Bert模型介绍 |
| |6.GPT-3模型介绍 |
| |1.用CNN训练一个新的文本分类模型 |
|第十八节:自然语言处理项目实战 |2.用LSTM训练一个新的文本分类模型 |
| |3.用Bert训练一个新的文本分类模型 |
| |1.针对学员面对的问题进行讨论,提出建议 |
|课后辅助: |2.建立微信群(课后技术免费指导) |
| |3.上课ppt资料都发到群里面 |
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