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第六期MATLAB机器学习与深度学习实践 2019（3月杭州班）
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第六期MATLAB机器学习与深度学习实践 2019（3月杭州班）已过期
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| 发票类型：增值税专用发票 增值税普通发票 |
| 领取方式：会后快递 |
| 发票内容： 会议服务费 会议费 会务费 |
| 参会凭证：现场凭电话姓名参会 |
会议通知
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的MATLAB代码实现方法，北京中科资环信息技术研究院特举办“MATLAB机器学习与深度学习实践 ”旨在帮助学员掌握深度学习的基础知识，与经典机器学习算法的区别与联系，以及最新的迁移学习、、对抗生成网络等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析深度学习在应用时需要掌握的经验及编程技巧。此外，本次培训还将通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。
5.掌握最新的卷积神经网络、长短时记忆网络LSTM、迁移学习、等算法的基本原理
会议日程
（最终日程以会议现场为准）
简介 |
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1、的基本原理（人工智能发展过程经历了哪些曲折？人工神经网络的分类有哪些？的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？建模的本质是什么？） 2、的 MATLAB 实现（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？什么是梯度爆炸与梯度消失？MATLAB中的常用函数有哪些？如何使用？） 3、参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？） 7、 |
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4、案例实践二：多元函数的寻优计算（遗传算法优化的初始权值与阈值） |
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9、 |
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1、的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？） 2、常用的简介（基于实例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法） 3、基于深度神经网络的 |
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2、案例演示一：序列预测（Time Series Forecasting） |
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1、的基本思想与原理介绍 3、深度介绍 |
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1、建立微信群，便于后期的 2、，解答学员的实际问题 3、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线推荐等） |
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会议嘉宾
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