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    我公司特邀发表了多篇SCI高水平论文,具有丰富科研及教学经验的中科院及重点高校资深专家开展培训班。

    1、《基于深度学习技术及实践应用培训班》

    8月15日—8月18日 线下与线上同步进行

    现场地点:山东*青岛

    2、《基于R语言的现代贝叶斯统计学方法实践技术应用》

    8月6日-8月9日 线上直播

    视频课程:

    1、【最新 机器学习与深度学习案例实践技术应用精品视频课】

    2、【基于R语言 meta 分析实践技术应用精品视频课】

    3、【基于R语言结构方程模型分析与实践技术应用精品视频课程】

    4、【R 语言回归及混合效应( 多水平/层次/嵌套)模型应用及贝叶斯实现精品视频课程】

    课程方式:录播视频永久观看+助学群老师长期辅助+导师面对面实践工作交流

    课程详情、优惠政策,联系您的课程专员

    统计决策及贝叶斯统计_贝叶斯网络 维基百科_贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持

    杨帆老师:(同微信)

    基于深度学习技术及实践应用培训班

    时间地点:8月15日-8月18日

    线下(山东*青岛)与线上同步进行

    为帮助广大科研人员更加系统地学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识、以及基于深度学习框架的代码实现方法,特举办“深度学习技术实践培训班:从入门到实战”,,旨在帮助学员掌握人工智能领域经典机器学习算法和热门深度学习方法的基本原理、编程实现方法,以及大量的实战案例。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、深入浅出分析人工智能研究需要掌握的经验及技巧。

    通过本次培训的学习,学员将会掌握及处理图像、时间序列、视频流等数据的处理方法和技巧,掌握各种经典机器学习和深度学习方法的基本原理及代码实现方法,掌握提炼与挖掘创新点的方法,以及掌握各种科研必备工具(无障碍访问国外网站、文献与代码的检索与下载、文献管理、代码调试、论文撰写、审稿意见回复、项目申报书撰写等)的使用技巧。

    主讲专家:

    郁磊副教授:长期从事、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贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持,如 、、 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 + MySQL + PHP 架构开发,以及移动端 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 、 Wifi、 等。开展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。

    主讲内容:

    贝叶斯网络 维基百科_贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持_统计决策及贝叶斯统计

    培训目标:

    1. 掌握基础编程及常用的科学计算模块库的使用方法

    2. 掌握主流的深度学习框架直接的区别与联系

    3. 掌握深度学习框架的安装与环境配置方法

    4. 掌握张量()的定义、创建方法、运算、索引操作等

    5. 掌握的动态计算图与自动求导()机制

    6. 掌握常用工具包及API(、torch.nn、torch.optim、torch.utils等)的使用方法

    贝叶斯网络 维基百科_贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持_统计决策及贝叶斯统计

    7. 掌握前向型神经网络的基本原理、代码实现,以及模型参数优化、模型评价等方法与技巧

    8. 掌握卷积神经网络的基本原理、进化史、代码实现、案例实战

    9. 掌握 的安装、使用方法

    10. 掌握迁移学习的基本原理、代码实现、案例实战

    11. 掌握生成式对抗网络的基本原理、代码实现、案例实战

    12. 掌握RNN、LSTM的基本原理、代码实现、案例实战

    13. 掌握目标检测YOLO模型的基本原理、代码实现、案例实战

    14. 通过实操培训掌握各种编程技巧

    15. 解决学员实际工作中的疑难问题

    颁发证书:

    参加会议的学员可以获得《深度学习技术应用》专业技术证书,内含学时证明,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。查询网址:

    贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持_统计决策及贝叶斯统计_贝叶斯网络 维基百科

    注:办理证书需提供姓名,身份证号,2寸电子版蓝底照片,请会议前发送至会务组。

    基于R语言的现代贝叶斯统计学方法实践技术应用

    时间方式:8月6日-8月9日线上直播

    贝叶斯统计学是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学完全不同的统计学方法;它以其灵活性和先进性在现代的统计学中占据着重要的地位。贝叶斯统计学是开展科学研究不可缺少的重要手段,但是,因为其思想、技术和方法都与传统统计学有着较大区别;且其计算中涉及马尔科夫、蒙特卡罗和吉布斯采样等现代计算方法,对使用者经验和能力构成了很大的挑战。为了能够让广大研究者准确灵活的应用贝叶斯统计学,打通学科专业与贝叶斯统计学间的壁垒,特开展本次“基于R语言的现代贝叶斯统计学实践技术应用培训班”

    主讲专家:

    汪博士:长期从事统计学及水文分析研究及教学工作,对回归分析,贝叶斯及变量与变量间的关系等领域有深入的研究及实践应用经验。

    课程内容:

    统计决策及贝叶斯统计_贝叶斯网络 维基百科_贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持

    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贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持,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:

    参加会议的学员可以获得《贝叶斯理论及应用》专业技术证书,内含学时证明,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。查询网址:

    注:办理证书需提供姓名,身份证号,2寸电子版蓝底照片,请会议前发送至会务组。

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