第一届机器学习应用培训班

正文

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上午

机器学习原理简介

1、机器学习发展历程

2、机器学习概述、步骤

3、机器学习方法

4、机器学习、人工智能和深度学习的关系

下午

机器学习MATLAB实现

1、MATLAB基本数据结构

2、函数与脚本的编写

3、机器学习相关函数、工具介绍

4、二分类实例讲解

第二天

上午

Linux系统学习

1、系统安装

2、命令介绍

3、Linux常用工具

下午

Python机器学习

1、Python语言基础

2、 Python数据结构

3、科学计算库Numpy基础

4、Numpy数组操作

5、Numpy矩阵基本操作

6、Numpy矩阵初始化与创建

7、 Numpy排序与索引

第三天

上午

Libsvm工具包介绍及准备工作

1、Libsvm工具包介绍

2、 基于MATLAB的libsvm工具包使用

3、脑影像数据预处理

4、基于libsvm的脚本简单编写

下午

Libsvm实际操作

1、结构像svm分类原理与实践

2、Libsvm与深度学习结合技巧

3、分类结果的汇总、报告

第四天

上午

基于机器学习的多变量模式分析技术介绍

1、MVPA 对任务态数据进行解码的流程与工作原理

2、fMRI数据准备与上机操作

下午

MVPA软件包介绍与上机操作

1、PRoNTo简介与上机操作：被试内预测与被试间预测；

第五天

上午

深度学习 Deep Learning 基础、基本思想和基本原理

1、深度神经网络的基本原理、优势和特点，包括深度神经网络的高维复杂函数近似、流形推断、泛化的基本原理

2、人工神经网络和基本训练方法（训练目标和训练BP算法）

下午

大规模深度学习基本框架和开发过程以及实战

1、Tensorflow 框架的开发模式、开发案例

2、深度神经网络开发的基本过程、训练和问题解决技巧

3、基本神经网络开发实践（实践）

培训人数及地点

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