MATLAB机器学习与深度学习在生物医学工程中的应用
MATLAB机器学习与深度学习在生物医学工程中的应用培训班
培训地点：7月15日-7月19日
培训地点：浙江*杭州
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。
主讲专家：
郁磊副教授：长期从事Python、Matlab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因项目，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《神经网络 43 个案例分析》和《智能算法 30 个案例分析（第二版）》等。
培训目标：
1. 掌握MATLAB基础编程及进阶提升方法
2. 掌握MATLAB生物医学信号（包括：图像、时间序列等）处理的常用方法
3. 掌握前向型神经网络的基本原理、代码实现，以及在生物医学工程中的应用
4. 掌握决策树、随机森林的基本原理、代码实现，以及在生物医学工程中的应用
5. 掌握卷积神经网络的基本原理、代码实现，以及在生物医学工程中的应用
6. 掌握迁移学习的基本原理、代码实现，以及在生物医学工程中的应用
7. 掌握RNN、LSTM的基本原理、代码实现，以及在生物医学工程中的应用
8. 掌握遗传算法的基本原理、代码实现，以及在生物医学工程中的应用
9. 掌握变量降维与特征选择的基本原理、代码实现，以及在生物医学工程中的应用
10. 通过实操培训掌握各种编程技巧
11. 解决学员实际工作中的疑难问题
12. 熟悉人工智能和“医工结合”领域的最新研究动态及发展趋势
培训费用：
本课程费用：非会员费用：3900元 会员费用：3500元 （食宿可统一安排，费用自理）
(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)
颁发证书及学时：
参加培训的学员可以获得《MATLAB机器学习技术应用》专业技能培训证书及学时证明，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：请学员准备电子版（身份证号、2寸蓝底证件照1张），报名时提交至会务组。
联系方式：
联系人：赵钰 18510371663 （微信同步） QQ咨询：3522695753
课程内容详情
课程背景
课程背景
课程采用“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、深入浅出分析模型在实践中的应用，使技术人员快速提升软件的应用能力，熟练掌握其理论基础和实际操作。
数据分享
10、【数据分享】中国2000-2010年NPP数据集11、【数据分享】2015年30m土地覆盖数据
12、【数据分享】中国100万植被类型空间分布数据13、【数据分享】更新！31个省级统计年鉴合集（12省更新至2020） 免费下载！14、【数据分享】1982年-2015年全球逐年长时序动态土地覆盖数据产品（GLASS-GLC）15、【数据分享】全网最全！34个省（市、自治区）2001-2020年统计年鉴（免费）16、好资料-百篇高光谱领域的论文，已经帮您整理收集完了，快放进自己文件夹中！！17、【数据分享】中国自然地理分区数据集（包含农业自然、农业熟制、九大农业区划，九大流域片、八大森林工程、生态功能保护区等数据）
气数据
4、【数据分享】中国九大流域矢量数据及2019版最新流域水系（免费下载）
5、【数据分享】全国电子地图SHP数据快来领取啦！（包括道路、水系、银行、绿地、高速出入口、医疗机构、餐饮、超市等信息。）
6、【数据分享】分省份水系数据7、【数据分享】2000～2019 年中国各省、市、区县分年、分月、逐日平均降水量数据
4、【数据分享】289个城市教育与卫生常有指标面板数据（1996-2020）
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