2018 最新“ Matlab高级编程技术与机器学习应用 "专题培训班

2018年5月18日 8:00 ~ 2018年5月21日 17:00
限额50人
中科院
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    中国科学院计算技术研究所烟台分所

         烟台中科网络技术研究所

    Matlab高级编程技术与机器学习应用”


    高级培训班的通知


    各有关学校:

    Matlab长期以来在数据处理、数据分析、数据可视化、建模计算等领域被广为使用,随着人工智能/机器学习近年来的飞速发展,在多个领域的成功应用,已经成为当前学术界和各行业最炙手可热的研究应用方向。机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。利用Matlab强大的算法实现能力可以对机器学习快速入门和应用。为了培养matlab编程及机器学习应用专业人才中国科学院计算技术研究所烟台分所特举办Matlab高级编程技术与机器学习应用“高级培训班

     

    主办单位: 中国科学院计算技术研究所烟台分所  烟台中科网络技术研究所


    承办单位: 北京中科云畅应用技术研究院


    培训时间地点: 20185月18日——20185月21日      山东  青岛

                                      (第1天报到,培训3天)


    培训费用:每人 3900元(含报名费、培训费、资料费),食宿可统一安排,费用自理。

                                

    培训目标: 通过讲授matlab高级编程技术,机器学习算法及深度学习应用,让学员对Matlab及机器学习算法的应用有深入的理解,并通过上机实操及案例演示让学员快速掌握。

     

    培训对象:院校计算机专业、信息计算科学专业、工程建筑专业、统计学专业、生物信息专业、金融专业等及对机器学习技术感兴趣的老师、研究生等。相关从事人工智能/机器学习、图像处理、数值计算、数据分析、工程建模、数据可视化等领域应用的研究人员、研发负责人等。

     

    培训方式:  1、培训讲座;     2、上机实操;   3、专题小组研讨与案例讲解分析结合;


                                                                                                                                                                                                            

    附件

    一、主讲专家:

    主讲专家来自中科院及高校的matlab及机器学习应用高级专家,拥有丰富的科研及工程技术经验,长期从事计算领域国家重大项目研究,具有资深的技术底蕴和专业背景。

     

    二、培训内容:

    课程

    主要内容

    授课方式

    第一章:MATLAB 入门基础

    1、简单介绍 MATLAB 的安装、版本历史与编程环境

    2、MATLAB 基础操作(包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图等)

    3、文件导入(mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi等格式)

    课程简介;

    经验分享;

    相关知识点复习与巩固;

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;

    第二章:MATLAB 进阶与提高

    1、MATLAB 编程习惯与风格

    2、MATLAB 调试技巧

    3、向量化编程与内存优化

    4、图形对象和句柄

     

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;

    知识点总结、延拓;

    课堂讨论;

    章:BP 神经网络

    1、BP神经网络的基本原理

    2、BP神经网络的 MATLAB 实现

    3、案例实践

    4、BP神经网络参数的优化

     

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;

    知识点总结、延拓;

    课堂讨论;

    章:极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)

    1、ELM 的基本原理

    2、ELM 与 BP 神经网络的区别与联系

    3、案例实践

     

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;   

    章:支持向量机(Support Vector Machine, SVM)

    1、SVM 分类的基本原理

    2、SVM 回归拟合的基本原理

    3、案例实践

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;

    知识点总结、延拓;

    章:决策树与随机森林

    1、决策树的基本原理

    2、随机森林的基本原理

    3、案例实践

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;

    知识点总结、延拓;

    课堂讨论;

    章:遗传算法(Genetic Algorithm, GA)

    1、遗传算法的基本原理
    2、常见遗传算法工具箱介绍

    3、案例实践

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;

     

    章:图像处理入门

    1、图像的常见格式及读写
    2、图像的基本操作(几何变换、时频域变换等)

    3、图像直方图

    4、案例实践:基于手机摄像头的心率计算

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;

     

    章:深度学习入门

    1、深度学习与传统机器学习的区别与联系

    2、深度学习开源工具箱简介

    3、卷积神经网络的基本原理

    4、迁移学习算法的基本原理

    5、专题讨论:数据VS.模型,孰更重要?

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;

     

    第十章:深度学习在图像处理中的应用案例

    1、MATLAB 2017b深度学习工具箱功能介绍

    2、案例一:11行代码实现深度学习物体识别

    3、案例二:利用卷积神经网络抽取抽象特征

    4、案例三:自定义卷积神经网络拓扑结构

    5、案例四:基于卷积神经网络的手写数字识别

    6、案例五:基于卷积神经网络实现迁移学习

    理论讲解与案例演示;

    实操练习;

     

    第十章:讨论与答疑

    1. 如何查阅文献资料?

    2. 如何高效率撰写专业论文?

    3. 从审稿人的角度看,SCI期刊论文需要具备哪些要素?

    4. 如何提炼与挖掘创新点?

    课堂讨论;

    复习与答疑;

     

     

    三、颁发证书:

              学员经培训考试合格后可以获得:由 中国科学院计算技术研究所烟台分所 颁发的培训证书。

              注:请学员带身份证复印件一张。请自带笔记本电脑。

     


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