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新聞資訊

    我公司特邀發表了多篇SCI高水平論文,具有豐富科研及教學經驗的中科院及重點高校資深專家開展培訓班。

    1、《基于深度學習技術及實踐應用培訓班》

    8月15日—8月18日 線下與線上同步進行

    現場地點:山東*青島

    2、《基于R語言的現代貝葉斯統計學方法實踐技術應用》

    8月6日-8月9日 線上直播

    視頻課程:

    1、【最新 機器學習與深度學習案例實踐技術應用精品視頻課】

    2、【基于R語言 meta 分析實踐技術應用精品視頻課】

    3、【基于R語言結構方程模型分析與實踐技術應用精品視頻課程】

    4、【R 語言回歸及混合效應( 多水平/層次/嵌套)模型應用及貝葉斯實現精品視頻課程】

    課程方式:錄播視頻永久觀看+助學群老師長期輔助+導師面對面實踐工作交流

    課程詳情、優惠政策,聯系您的課程專員

    統計決策及貝葉斯統計_貝葉斯網絡 維基百科_貝葉斯網絡參數學習及對無人機的決策支持

    楊帆老師:(同微信)

    基于深度學習技術及實踐應用培訓班

    時間地點:8月15日-8月18日

    線下(山東*青島)與線上同步進行

    為幫助廣大科研人員更加系統地學習人工智能(包括傳統機器學習、深度學習等)的基礎理論知識、以及基于深度學習框架的代碼實現方法,特舉辦“深度學習技術實踐培訓班:從入門到實戰”,,旨在幫助學員掌握人工智能領域經典機器學習算法和熱門深度學習方法的基本原理、編程實現方法,以及大量的實戰案例。本次培訓采用“理論講解+案例實戰+動手實操+討論互動”相結合的方式,抽絲剝繭、深入淺出分析人工智能研究需要掌握的經驗及技巧。

    通過本次培訓的學習,學員將會掌握及處理圖像、時間序列、視頻流等數據的處理方法和技巧,掌握各種經典機器學習和深度學習方法的基本原理及代碼實現方法,掌握提煉與挖掘創新點的方法,以及掌握各種科研必備工具(無障礙訪問國外網站、文獻與代碼的檢索與下載、文獻管理、代碼調試、論文撰寫、審稿意見回復、項目申報書撰寫等)的使用技巧。

    主講專家:

    郁磊副教授:長期從事、機器學習及深度學習等研究工作,具備良好的數學及信號處理基礎,熟悉如神經網絡、支持向量機、決策樹、隨機森林等,以及群優 化算法,如遺傳算法、蟻群算法、蝙蝠算法等,近些年一直在對深度學習核心技術進行研究,主持參與多項相關重點項目研發及基因項目,且精通多種編程工具貝葉斯網絡參數學習及對無人機的決策支持,如 、、 C++、C#、VB、Java、Qt 等。熟悉各種時域、頻域和非線性分析方法,如傅里葉變換、小波變換、李雅普諾夫指數、 多尺度熵、壓縮感知等,以及各種特征選擇與降維方法,如主成分分析、隨機投影、互信息、 非負矩陣分解、稀疏優化等。熟悉數據庫及網絡編程,擅長 + MySQL + PHP 架構開發,以及移動端 App 開發等。熟悉可穿戴設備硬件系統的開發,具備心電、肌電、血壓、血氧飽和度、慣性傳感器等 生理信號采集系統的開發經驗。同時,熟悉常用的無線傳感器網絡通信協議,如 、 Wifi、 等。開展相關課程多大百余場,發布多篇論文并著有《神經網絡 43 個案例分析》和《智能算法 30 個案例分析(第二版)》等。

    主講內容:

    貝葉斯網絡 維基百科_貝葉斯網絡參數學習及對無人機的決策支持_統計決策及貝葉斯統計

    培訓目標:

    1. 掌握基礎編程及常用的科學計算模塊庫的使用方法

    2. 掌握主流的深度學習框架直接的區別與聯系

    3. 掌握深度學習框架的安裝與環境配置方法

    4. 掌握張量()的定義、創建方法、運算、索引操作等

    5. 掌握的動態計算圖與自動求導()機制

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

    貝葉斯網絡 維基百科_貝葉斯網絡參數學習及對無人機的決策支持_統計決策及貝葉斯統計

    7. 掌握前向型神經網絡的基本原理、代碼實現,以及模型參數優化、模型評價等方法與技巧

    8. 掌握卷積神經網絡的基本原理、進化史、代碼實現、案例實戰

    9. 掌握 的安裝、使用方法

    10. 掌握遷移學習的基本原理、代碼實現、案例實戰

    11. 掌握生成式對抗網絡的基本原理、代碼實現、案例實戰

    12. 掌握RNN、LSTM的基本原理、代碼實現、案例實戰

    13. 掌握目標檢測YOLO模型的基本原理、代碼實現、案例實戰

    14. 通過實操培訓掌握各種編程技巧

    15. 解決學員實際工作中的疑難問題

    頒發證書:

    參加會議的學員可以獲得《深度學習技術應用》專業技術證書,內含學時證明,網上可查。此證書可作為學時證明、個人學習和知識更新、單位在職人員專業技能素質培養及單位人才聘用重要參考依據。查詢網址:

    貝葉斯網絡參數學習及對無人機的決策支持_統計決策及貝葉斯統計_貝葉斯網絡 維基百科

    注:辦理證書需提供姓名,身份證號,2寸電子版藍底照片,請會議前發送至會務組。

    基于R語言的現代貝葉斯統計學方法實踐技術應用

    時間方式:8月6日-8月9日線上直播

    貝葉斯統計學是一門基本思想與傳統基于頻率思想的統計學完全不同的統計學方法;它以其靈活性和先進性在現代的統計學中占據著重要的地位。貝葉斯統計學是開展科學研究不可缺少的重要手段,但是,因為其思想、技術和方法都與傳統統計學有著較大區別;且其計算中涉及馬爾科夫、蒙特卡羅和吉布斯采樣等現代計算方法,對使用者經驗和能力構成了很大的挑戰。為了能夠讓廣大研究者準確靈活的應用貝葉斯統計學,打通學科專業與貝葉斯統計學間的壁壘,特開展本次“基于R語言的現代貝葉斯統計學實踐技術應用培訓班”

    主講專家:

    汪博士:長期從事統計學及水文分析研究及教學工作,對回歸分析,貝葉斯及變量與變量間的關系等領域有深入的研究及實踐應用經驗。

    課程內容:

    統計決策及貝葉斯統計_貝葉斯網絡 維基百科_貝葉斯網絡參數學習及對無人機的決策支持

    導師隨行:

    1.建立導師助學交流群,長期進行答疑及經驗分享,輔助學習及應用。

    2.課程結束后不定期召開線上答疑交流貝葉斯網絡參數學習及對無人機的決策支持,輔助學習鞏固工作實踐問題處理交流。

    教學特色:

    1、原理深入淺出的講解;

    2、技巧方法講解,提供所有案例數據及代碼;

    3、與項目案例相結合講解實現方法,對接實際工作應用 ;

    4、跟學上機操作、獨立完成案例操作練習、全程問題跟蹤解析;

    5、課程結束專屬助學群輔助鞏固學習及實際工作應用交流,不定期召開線上答疑;

    頒發證書:

    參加會議的學員可以獲得《貝葉斯理論及應用》專業技術證書,內含學時證明,網上可查。此證書可作為學時證明、個人學習和知識更新、單位在職人員專業技能素質培養及單位人才聘用重要參考依據。查詢網址:

    注:辦理證書需提供姓名,身份證號,2寸電子版藍底照片,請會議前發送至會務組。

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