PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用与案例分析

【四天+一周】基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析培训班 

直播时间：3月26日-27日、4月3日-4日

（上午9：30-12：00下午：14：00-17：30）】

前言   

     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。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。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Pytorch代码实现方法，Ai尚研修特举办“基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析培训班”，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、循环神经网络、长短时记忆神经网络、时间卷积网络、对抗生成网络、Yolo目标检测算法、自编码器等算法的原理及其Pytorch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。

培训方式   

网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）

导师随行  

郁磊副教授：长期从事Python、MATLAB、Pytorch机器学习及深度学习等研究工作，具备良好的数学及信号处理基础，熟悉如神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，以及群优化算法，如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等，近些年一直在对深度学习核心技术进行研究，主持参与多项相关重点项目研发及基金项目，且精通多种编程工具，如 MATLAB、Python、 C++、C#、VB、Java、Qt 等。熟悉各种时域、频域和非线性分析方法，如傅里叶变换、小波变换、李雅普诺夫指数、 多尺度熵、压缩感知等，以及各种特征选择与降维方法，如主成分分析、随机投影、互信息、 非负矩阵分解、稀疏优化等。熟悉数据库及网络编程，擅长 Apache + MySQL + PHP 架构开发，以及移动端 Android App 开发等。熟悉可穿戴设备硬件系统的开发，具备心电、肌电、血压、血氧饱和度、惯性传感器等 生理信号采集系统的开发经验。同时，熟悉常用的无线传感器网络通信协议，如 ZigBee、 Wifi、Bluetooth 等。开展Python相关课程多大百余场，发布多篇论文并著有《MATLAB神经网络 43 个案例分析》和《MATLAB智能算法 30 个案例分析（第二版）》等。

导师随行  

1、建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用。

2、课程结束后不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流

教学特色  

1、原理深入浅出的讲解；   

2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；

3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；

4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；

5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑； 

颁发证书 

  参加培训的学员可以获得《python机器学习与深度学习技术》专业技术证书及学时证明，网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址：www.aishangyanxiu.com

注：办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息，开课前发给会务组人员。

培训费用   

非会员参会：3380元     Ai尚研修会员费用：2980元 

(发票可开具：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用)

参与本次课程，可享受8.5折购买以下视频课程

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A类	本课程+原价3380元最新基于MATLAB 2021b的机器学习、深度学习实践应用视频课
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视频课程教学模式：视频学习【永久】+导师群辅助问答及应用+不定期参加导师线上交流

课程详情  

报名方式

详细报名流程，请联系课程负责人

吴思：15532228141（微电）

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