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叶梓：计算机视觉

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课程概要

培训时长 : 3天

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课程分类 : 人工智能

课程编号 : 10015

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适用对象

理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。

课程介绍

【课程对象】

理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。

【课程大纲】（培训内容可根据客户需求调整）

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• 叶梓：机器学习、深度学习与强化学习: 【课程对象】理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。【课程大纲】（培训内容可根据客户需求调整）时间内容案例实践与练习Day1上午准备工作准备工作决策树准备工作（1）概念与术语Python（Anaconda）的安装Pycharm的安装与使用Jupyter Notebook的安装与使用Tensorflow与pytorch的安装Opencv、Sklearn工具包的运用决策树（2）分类和预测熵减过程贪心法ID3与C4.5其他改进方法决策树剪枝案例实践：Anaconda安装Pip install的技巧Tensorflow-GPU的安装pytorch的安装Jupyter Notebook的使用Opencv的基本例子Day1下午基础模型聚类BP神经网络性能评价指标聚类（3）监督学习与无监督学习K-meansk-medoids判断最优聚类个数的调参方法基于层次、密度、网格的方法 BP神经网络（4）人工神经元及感知机模型Sigmoid激活函数前向神经网络的架构梯度下降误差反向传播详解性能评价指标（5）精确率；P、R与F1ROC与AUC对数损失泛化性能评价：k折验证验证案例实践：验证一下：聚类算法是不稳定的手肘法分析NBA球队的最佳聚类个数各种聚类方式的图形化展示皮马印第安人糖尿病风险：验证多种模型绘制ROC并计算AUC手算神经网络BP算法只用numpy，手推BPNNDay2上午深度学习基础支持向量机深度学习基础知识支持向量机（1）“双螺旋”问题基本模型与惩罚项求解对偶问题核函数：映射到高维从二分类到多分类用于连续值预测的支持向量机深度学习基础知识（2）连接主义的兴衰深度学习与神经网络的区别与联系目标函数与激励函数学习步长权重初始化权重衰减（Weight Decay）梯度下降的方法：Adagrad \ RMSprop \ Adam避免过适应案例实践：SVM实现人脸识别应用通过深度BP网络实现手写数字的识别各种梯度下降方法的实战效果Batch normalization的实战效果Day2下午图像分类 CNN 图像分类CNN图像分类CNN（3）图像分类概述AlexNetZF-Net卷积层的误差反向传播池化层的误差反向传播VGG（5层变为5组）迁移学习GoogLenet和Inception模块模型退化与ResNetDenseNet（充分利用特征）最新的efficientnet 案例实践：VGG各层的可视化展现迁移学习：识别猫和狗Resnet用于图像分类Day3上午目标检测二阶段目标检测与一阶段目标检测二阶段目标检测（1）目标检测项目介绍R-CNNSPPNET（全图卷积、SPP层）Fast-RCNN（多任务）Faster-RCNN（RPN）一阶段目标检测（2）YOLO-v1（一切都是回归）YOLO -v2（9000）YOLO -v3（多尺度）案例实践：基于Faster-RCNN的通用目标检测示例基于YOLO v3的通用目标快速检测示例 Day3下午人体姿态识别最新的一阶段目标检测（3）YOLO -v4YOLO -v5YOLO -v6/v7 人体姿态识别（4）早期人体姿态识别AlphaPoseOpenPoseRMPE案例实践：DeepSOCIALRMPE的演示Day4上午自然语言处理自然语言处理初步隐马尔科夫模型自然语言处理初步（1）语言模型Bi-Gram与N-Gram机械分词与统计分词词性标注命名实体识别情感分析隐马尔科夫模型（2）HMM形式化定义向前向后算法解评估问题Viterbi算法处理解码问题鲍姆韦尔奇算法解学习问题案例实践：jieba的分词效果《绝代双骄》人物关系分析SnowNLP：褒义的中性词出现这种情况可能吗？今天身体怎么样?Day4下午强化学习强化学习初步强化学习经典方法强化学习初步（3）agent的属性马尔科夫奖励/决策过程exploration and exploitation状态行为值函数Bellman期望方程最优策略强化学习经典方法（4）策略迭代与价值迭代蒙特卡洛法时序差分法DP、MC、TD的关系案例实践：财宝在右格子世界机器人走迷宫谷底的小车倒立摆 Day5上午深度强化学习深度强化学习深度强化学习（1）值函数的参数化表示值函数的估计过程深度学习与强化学习的结合基础的DQN 方法Double DQNPrioritized ReplayDueling Network 深度强化学习（2）策略梯度方法介绍常见的策略表示减小方差的方法引入基函数与修改估计值函数案例实践：井字棋笨鸟先飞：DQNDay5下午深度强化学习及其他深度强化学习GAN深度强化学习（3）围棋AI的难点MCTS策略网络价值网络Alpha Go的完整架构Alpha Go zero GAN（4）生成对抗网络（GAN）KL散度与JS散度改进的GAN：DCGAN加上约束：infoGAN根本上解决：Wasserstein GAN案例实践：alphazero版五子棋计算机想象的数字特朗普的孩子？

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