【培训背景】

机器学习与深度学习作为人工智能的核心技术，近年来取得了显著进展。随着计算能力的提升、大数据的积累以及算法的不断优化，这些技术已经广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、教育等。

Python等编程语言的普及，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的开源，进一步降低了机器学习与深度学习的门槛，使得更多人能够参与到这一领域的研究和应用中来。

随着人工智能技术的快速发展，市场上对掌握机器学习与深度学习算法及应用技术的人才需求日益增长。企业、科研机构以及政府部门等各个领域都需要这些专业人才来推动技术创新和业务升级。

为了满足市场对人才的需求，特开设机器学习与深度学习算法及应用技术实战课程，旨在通过系统的培训和实战演练，培养具有扎实理论基础和丰富实践经验的专业人才。

【培训收益】

熟悉Python基础语法；

熟悉Anaconda环境配置与基本操作；

掌握Matplotlib可视化技术；

掌握Numpy技术基础；

掌握机器学习最低限度的数学知识；

掌握机器学习的基本原理；

掌握神经网络的结构；

熟悉深度神经网络与深度学习技术基础；

掌握经典的深度学习框架技术；

具备一定的机器学习与深度学习编程实战经验。

【适合人群】

具备一定的Python和软件开发基础，希望深入了解机器学习和深度学习底层原理、数学原理、以及卷积神经网络、循环神经网络等实用化编程技术的广大工程技术人员。

【培训特色】

1、理论与实践相结合：

课程注重理论与实践的结合，通过理论讲解和实战演练相结合的方式，帮助学员深入理解机器学习与深度学习算法的原理和应用方法。课程中会包含大量的案例分析和项目实践，让学员在解决问题的过程中掌握算法的应用技巧。

2、师资力量雄厚：

课程由具有丰富教学经验和实战经验的专业教师授课，他们不仅具备深厚的理论功底，还具备丰富的项目实践经验。

讲师会结合自身的经验和案例，为学员提供高质量的教学指导和实战建议。

3、灵活多样的教学方式：

课程采用线上线下相结合的教学方式，学员可以根据自己的时间和需求选择合适的学习方式。

线上课程提供录播视频、在线答疑和互动讨论等功能，方便学员随时随地进行学习；线下课程则提供面对面的互动交流和实操指导，帮助学员更好地掌握技能。

【授课专家】

王老师  在长期软件领域工作过程中，对软件企业运作模式有深入研究，熟悉软件质量保障标准ISO9003和软件过程改进模型CMM/CMMI，在具体项目实施过程中总结经验，有深刻认识。通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉，能根据项目特点定制具体软件过程，并进行项目管理和监控，有很强的软件项目组织管理能力。

对C 、C++ 、java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用，具有较强的移动互联网应用需求分析和系统设计能力，熟悉Android框架、IOS框架等技术，了解各种设计模式，能在具体项目中灵活运用。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

 证书样本

机器学习与深度学习算法及应用技术实战培训班，录播课为26课时，企业内训可按需求定制。 

课程安排如下：

第0章 机器学习与深度学习算法及应用技术实战

机器学习与深度学习算法及应用技术实战-课程概述

第1章 Python编程基础

语言基础-Anaconda

语言基础-Python基础语法（1）

.语言基础-Python基础语法（2）

语言基础-Python基础语法（3）

语言基础- Python面向对象编程（1）

语言基础- Python面向对象编程（2）

语言基础-NumPy基础

语言基础-Matplotlib基础

第2章 机器学习数学基础

数学原理-基础知识0

数学原理-线性代数

数学原理-微积分

数学原理-概率统计（1）

数学原理-概率统计（2）

第3章 机器学习技术基础

机器学习-机器学习基础（1）

机器学习-机器学习基础（2）

机器学习-经典算法

第4章 神经网络

机器学习-神经网络基础-神经网络概述

机器学习-神经网络基础-深度神经网络

机器学习-神经网络基础-卷积神经网络

机器学习-神经网络基础-常见深度学习技术

第5章 经典框架

经典框架-Tensorflow基础

经典框架-PyTorch基础

第6章 项目实战

神经网络-单层感知机项目

神经网络-逻辑回归项目

神经网络-多分类逻辑回归项目

神经网络-多层感知机项目

深度神经网络-多层感知机-tensorflow版

深度神经网络-多层感知机-PyTorch版

深度神经网络-MNIST-Tensorflow版

深度神经网络-MNIST-PyTorch版

深度神经网络-梯度消失

深度神经网络-过拟合

深度神经网络-可视化

深度神经网络-归一化

CNN-Tensorflow

CNN-PyTorch

RNN-概述

RNN-Tensorflow版

RNN-PyTorch版