会议介绍
会议日程
（最终日程以会议现场为准）
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- 线性回归介绍与公式推导
- 多变量线性归回与梯度下降
- 线性回归预测销售数据
- 数据升维与PCA降维
- 数据归一化与模型优化
- 欠拟合与过拟合
- 训练结果的可视化
- 保存模型与再加载
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- 项目背景与需求分析
- 特征工程之标准化
- 基本预处理操作
- 上采样与下采样
- 混淆矩阵可视化函数
- 模型的训练与准确率,精确率,召回率
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- 信息增益与算法原理介绍
- 数据分析、特征工程
- 模型训练与优化参数
- 随机森林、正向激励算法
- 采用决策树识别高风险贷款
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- Tensorflow安装
- Tensorlfow基础知识
- Tensorflow线性回归
- Tensorflow非线性回归
- Mnist数据集合Softmax讲解
- 使用BP神经网络搭建手写数字识别
- 交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
- 过拟合,正则化,Dropout
- 各种优化器Optimizer
- 改进手写数字识别网络
- 模型保存与载入
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- CIFAR项目需求介绍
- 分析爱data_batch数据集
- CNN卷积神经网络介绍
- 卷积、深度、池化、步长、激活函数
- 人脸识别数据集与算法介绍
- 模型结构设计
- 人脸损失函数设计
- 模型与参数调优
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- Keras神经网络框架介绍
- 基于Keras情感类分析
- 动物分类器实现
- 采用Keras实现非线性回归
- 生成式对抗神经网络原理及应用
- 模块结构分析与优化策略
- 采用Keras重构TensorFlow项目
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- OpenVINO框架介绍与安装测试
- OpenCV DNN中使用IE模块加速
- 转化工具与IE模块加速
- 准备人脸数据
- CV扫描图像、平滑、扩张实现
- DNN神经网络识别人脸
- 测试与调优操作
- 基于OpenCV DNN构建车辆与车牌检查模型
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会议嘉宾
（最终出席嘉宾以会议现场为准）
参会指南
温馨提示酒店与住宿:为防止极端情况下活动延期或取消，建议“异地客户”与manbext客户端下载客服确认参会信息后，再安排出行与住宿。退款规则:活动各项资源需提前采购，购票后不支持退款，可以换人参加。
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会员折扣
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