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叶梓：Python深度学习与知识图谱培训 （基础部分）

叶梓老师叶梓 注册讲师 96查看

课程概要

培训时长 : 3天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 人工智能

课程编号 : 9988

面议联系老师

适用对象

计算机相关专业本科；或理工科本科，且至少熟悉一门编程语言。

课程介绍

【课程简介】

人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含基于python的数据分析、深度学习的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN等），以及人工智能领域当前的热点。通过3天的系统学习、案例讲解和动手实践，让学员能初步迈入机器学习、深度学习的知识殿堂。

【课程收益】

  • 掌握Python开发技能；
  • 掌握深度学习工具：TensorFlow、Keras、pytorch等；
  • 掌握基于python的数据分析知识；
  • 掌握数据挖掘与机器学习进阶知识；
  • 掌握深度学习的基础理论与实践；

【课程特点】

本课程力图理论结合实践，强调从零开始，重视动手实践；课程内容以原理讲解为根本，以应用落地为目标。课程通过大量形象的比喻和手算示例来解释复杂的机器学习理论，既能将原理充分讲懂讲透，也避免了繁复而枯燥的公式推导。

【课程对象】

计算机相关专业本科；或理工科本科，且至少熟悉一门编程语言。

【主讲专家】

叶梓，博士、高级工程师。2005年上海交通大学计算机专业博士毕业，主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能等。现为某大型上市软件企业的人工智能团队技术负责人。在大数据、人工智能应用等方面有着丰富的工程实践经验。先后在SCI或EI期刊上发表论文4篇，在中文核心期刊上发表论文近20篇，并被百度学术收录。

【学员基础】

具备初步的IT基础知识

【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

基于python的实验环境

 

实验环境搭建

  1. anaconda包的安装
  2. pip install的技巧
  3. 通过anaconda配置多个环境
  4. Jupyter Notebook的使用
  5. 绘图工具包matplotlib
  6. opencv的安装
  7. Tensorflow的安装
  8. Pytorch的安装
  9. paddlepaddle的安装

 

案例实践：

  1. python安装
  2. opencv安装与验证
  3. Tensorflow安装与验证
  4. Pytorch安装与验证
  5. paddlepaddle安装与验证

 

Day1下午

Python基础

 

Python开发概述

  1. Python的基本语法
  2. 引入外部包
  3. 常用的数据结构
  4. 定义函数
  5. Python中的面向对象编程
  6. 文件读写
  7. 访问数据库

 

数据预处理

  1. 数据清理
  2. 规范化
  3. 无标签时：PCA
  4. 有标签时：Fisher线性判别
  5. 数据压缩（DFT、小波变换）

 

回归与时序分析

  1. 线性回归
  2. 非线性回归
  3. logistics回归

 

案例实践：

 

  1. 元组、列表、字典、集合
  2. PCA的实验
  3. DFT的实验
  4. 回归的实验

Day2上午

基于python的数据分析

 

决策树模型

  1. 分类和预测
  2. 熵减过程与贪心法
  3. ID3
  4. C4.5
  5. 其他改进方法
  6. 决策树剪枝

 

聚类

  1. 监督学习与无监督学习
  2. K-means与k-medoids
  3. 层次的方法
  4. 基于密度的方法
  5. 基于网格的方法
  6. 孤立点分析

 

案例实践：

  1. 决策树的实验
  2. 鸢尾花数据的聚类
  3. 手肘法分析NBA球队的最佳聚类个数
  4. 各种聚类方式的图形化展示

 

Day2下午

基于python实现的经典算法

 

关联规则

  1. 频繁项集
  2. 支持度与置信度
  3. 提升度
  4. Apriori性质
  5. 连接与剪枝

 

性能评价指标（5）

  1. 精确率；
  2. P、R与F1
  3. ROC与AUC
  4. 对数损失
  5. 泛化性能评价：k折验证验证

 

案例实践：

  1. 超市购物篮——关联规则分析
  2. 皮马印第安人患糖尿病的风险

Day3上午

深度学习基础

 

BP神经网络

  1. 人工神经元及感知机模型
  2. Sigmoid激活函数
  3. 前向神经网络的架构
  4. 梯度下降
  5. 误差反向传播详解

 

支持向量机

  1. “双螺旋”问题
  2. 基本模型与惩罚项
  3. 求解对偶问题
  4. 核函数：映射到高维
  5. 从二分类到多分类
  6. 用于连续值预测的支持向量机

 

案例实践：

  1. 皮马印第安人糖尿病风险：验证多种模型
  2. 绘制ROC并计算AUC
  3. 手算神经网络BP算法
  4. 只用numpy，手推BPNN
  5. SVM实现人脸识别应用

 

 

Day3下午

深度学习基础与CNN

 

深度学习基础

  1. 连接主义的兴衰
  2. 深度学习与神经网络的区别与联系
  3. 目标函数与激励函数
  4. 学习步长
  5. 权重初始化
  6. 权重衰减（Weight Decay）
  7. 梯度下降的方法：Adagrad \ RMSprop \ Adam
  8. 避免过适应

 

图像分类CNN

  1. 图像分类概述
  2. AlexNet与ZF-Net
  3. VGG（5层变为5组）
  4. 迁移学习
  5. GoogLenet和Inception模块
  6. 模型退化与ResNet
  7. DenseNet（充分利用特征）
  8. 最新的efficientnet

 

案例实践：

  1. 通过深度BP网络实现手写数字的识别
  2. 各种梯度下降方法的实战效果
  3. Batch normalization的效果

http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/LeftNotEasy/WindowsLiveWriter/1_1270E/image_22.png

 

案例实践：

  1. VGG各层的可视化展现
  2. 迁移学习：猫狗大战
  3. Resnet用于图像分类

【授课环境】

讲课环境要能上网

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• 叶梓：ChatGPT原理与实践
【课程简介】本课程旨在通过实际案例展示ChatGPT相关模型的具体应用场景及实践技巧，从而帮助学习者深入了解和掌握ChatGPT的概念和更广泛的应用，深入理解其工作方式，包括其基础知识、核心算法和实现方式，掌握其在各行业领域中的应用情况等。该课程适合于对ChatGPT技术感兴趣的学习者，从初学者到进阶者均可受益。经过本课程的学习，获得相关技术实战经验，通过一系列的实践案例提高利用chatGPT解决实际问题能力。【课程时长】2天（6小时/天）【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）Day1上午Transformer基础1、你需要的仅仅是“注意力”2、Transformer中的block3、自注意力机制4、多头注意力5、位置编码（抛弃RNN）6、Batch Norm与Layer Norm7、解码器的构造初代GPT“独角兽”的威力GPT的内部架构基于Transformer的改造自注意力机制的改进GPT的演进1、GPT22、GPT33、GPT3.5案例实践与练习Day1下午强化学习基础马尔科夫奖励/决策过程状态行为值函数Bellman方程DP、MC、TD三者的关系策略梯度方法信赖域系方法背景PPO方法chatGPT的原理介绍1、指示学习与InstructGPT2、相关数据集3、有监督微调（SFT）4、从人类反馈中RL的思路5、奖励建模（RM）6、PPO案例实践与练习Day2上午训练自用的chatGPT1、基于chatGLM的微调2、LoRA3、Prefix Tuning4、P-Tuning5、Prompt Tuning6、权重量化7、构建训练数据集羊驼系列大模型1、LLaMA2、Alpaca3、BELLE4、RedPajama 数据集Day2下午chatGPT及其各种仿制品1、chatGPT的实测效果2、文心一言与文心一格3、ChatGPT的其他平替4、ChatExcel5、ChatPDFchatGPT的领域应用1、IT领域2、金融、保险领域3、医疗卫生领域4、教育领域
• 叶梓：基于人工智能的内容生成（AIGC）
【课程简介】无论是火遍全网的AI绘画，还是震惊世人的ChatGPT，都属于AIGC（基于人工智能的内容生成）这一概念。AIGC并不是一个全新的概念，它最早出现在深度学习模型“对抗生成网络”GAN的应用中，被誉为“21世纪最强大的算法模型之一” ，后续发展起来的扩散模型，以及自然语言领域BERT、GPT等都是典型的AIGC模型。本课程以AIGC发展历程为主线，由浅入深介绍了AIGC相关模型的技术和应用场景，可以作为AIGC领域学习者的入门到进阶级课程。【课程时长】6天（6小时/天）【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上午综述与准备 AIGC综述AIGC的概念AIGC的应用场景AIGC的知识地图 准备工作概念与术语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 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 基础的基础：神经网络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 基础的基础：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：手算神经网络BP算法只用numpy，手推BPNN Day2上午深度学习基础深度学习基础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）梯度下降的方法避免过适应 图像处理基础：用于分类的CNN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：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Day2下午图像生成模型 VAEGAN早期图像生成模型：VAE图像生成模型AEVAEDAE 图像生成经典模型：GAN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 GANZoo of GAN案例实践：GAN生成的数字VAE生成的数字babyGAN：特朗普的孩子？styleGAN：查无此人 Day3上午图像分类 CNN 图像分类CNN自然语言处理基础（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 自然语言生成基础：RNNRNN基本原理LSTM、GRU双向循环神经网络编码器与解码器结构seq2seq模型Attention图片->文字的生成：NIC 案例实践：jieba的分词效果交易数据的预测；《绝代双骄》人物关系分析SnowNLP：褒义的中性词Show and tell模型效果Day4上午自然语言处理  自然语言生成基础：词向量W2V:CBOWW2V:skip-gramW2V:Hierachical SoftmaxW2V:Negative Sampling 自然语言生成进阶：Transformer所需的仅仅是“注意力”Transformer中的block自注意力机制多头注意力位置编码（抛弃RNN）Batch Norm与Layer Norm解码器的构造 案例实践：藏头诗生成；《绝代双骄》分析SnowNLP：褒义的中性词Word2vec代码解读手撕TransformerDay4下午预训练模型基础 自然语言生成进阶：BERTBERT整体架构Masked-LMNext Sentence Prediction改造下游任务WordPiece作为输入哪些改进起作用？ 自然语言生成进阶：GPT“独角兽”的威力GPT的内部架构基于Transformer的改造自注意力机制的改进GPT的应用场景GPT-3最新的GPT-3.5 基于图像补全的模型：MAEiGPTVision Transformer（ViT）BEiTMAE令人惊奇的效果MAE详解案例实践：BERT代码解读BERT下游任务的改造让GPT写一篇散文GPT会做小学应用题吗？MAE的效果 Day5上午强化学习强化学习基础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：格子世界谷底的小车倒立摆blackjackDay5下午深度强化学习深度强化学习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 基于信赖域的深度强化学习信赖域系方法背景信赖域系方法发展路线图TRPO方法PPO方法 案例实践：井字棋笨鸟先飞：DQNDay6上午最新生成模型 扩散模型（图像生成最新模型）综述1、扩散模型与GAN、VAE的关系2、扩散模型常用算法3、扩散模型的应用领域 扩散模型之DDPM1、整体流程2、前向与还原步骤3、训练与采样过程4、模型结构5、实验效果 扩散模型之DDIM1、前提条件2、优化推理与优化前置条件4、实验效果 扩散模型之CLIP1、基本概念2、模型架构3、实验效果 案例实践：DDPM的效果CLIP的效果Day6下午最新生成模型及chatGPT 扩散模型之DALLE-21、整体架构2、PIROR模块与DECODER模块4、效果对比 扩散模型之Stable-Diffusion1、整体架构2、潜在表达得生成模型3、条件化机制4、实验效果 chatGPT（自然语言生成最新模型）1、技术背景2、主要特点3、ChatGPT的训练过程4、InstructGPT与PPO5、WebGPT和CICERO6、chatGPT的应用领域7、chatGPT引发的讨论案例实践：异想天开的DALL-E 2匪夷所思的chatGPT其他生成模型效果演示 

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