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神經網絡課程

 
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      每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
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上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 
  • 隨著大數據時代的到來,數據分析和人工智能顯得越來越重要。神經網絡作為人工智能的重要分支,其重要性也與日俱增。作為對人腦的仿真,它是目前最接近人腦的人工智能解決方案。然而,人工神經網絡的知識背景理論性極強,不易理解,令許多初學者望而卻步。本課程正是看到了人工神經網絡的學習難點和痛點,大膽地拋開復雜晦澀的理論知識,使用實踐性的方式構造并使用神經網絡。所有案例均有代碼實現和案例分析,可以大大幫助初學者理解神經網絡的原理和功能。為大家進一步深入神經網絡打下扎實基本理論基礎的實踐功底。

  • 第1節 人工神經網絡簡介
    什么是人工神經網絡
    人工神經網絡發展歷史
    來自生物學的啟發
    人工神經網絡能做什么
  • 第2節 人工神經元模型與感知機
    神經元模型的組成
    輸入
    輸入權值
    輸出
    傳輸函數
    使用感知機進行分類
    感知機學習規則
  • 第3節 Java、神經網絡與neuroph框架
    Java介紹
    使用Java實現神經網絡——neuroph
    使用Java實現感知機
    使用Java實現感知機學習算法
  • 第4節 AdaLine網絡
    LMS算法
    AdaLine網絡的Java實現
    使用Java識別0-9圖像
  • 第5節 多層感知機
    回顧單層感知機
    單層感知機的局限性
    多層感知機案例與實現
  • 第6節 BP神經網絡的實現
    多層感知機學習算法
    BP神經網絡的Java實現
    再看異或問題
    一些細節優化
  • 第7節 BP神經網絡的案例
    奇偶性判別(分類問題)
    函數逼近(預測)
    使用Java實現簡單的手寫體識別
  • 第8節 聯想網絡
    Hopfield網絡
    結構和原理 Hebb規則
    存儲容量
    使用Java實現Hopfiled網絡
    簡單的污染字體識別(Java案例)
    自聯想的案例(Java實現)
    BAM網絡
    結構和原理
    使用Java實現BAM網絡
    電話號碼和人名的雙向記憶案例(Java實現)
  • 第9節 競爭學習網絡
    原理
    SOM介紹
    聚類案例 動物分類
    Java實現SOM以及案例
  • 第10節 PCA網絡
    什么是PCA
    使用Java實現PCA網絡
    PCA案例(Java實現)
 

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