matlab实战及机器学习课程文件。.docx

2中国管理科学研究院职业资格认证培训中心MATLAB实战及机器学习（深度学习）实践培训班各企事业单位、高等院校及科研院所：现代科技突飞猛进，技术更新日新月异。越来越多的企业及科研单位寻求更加强大的数据分析及图像处理能力。MATLAB能将数值分析、矩阵计算、数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学领域的学者、工作设计人员提供了一种全面的解决方案，摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式，使得MATLAB成为国际先进的科学计算软件，全球数以百万计的工程师和科学家使用MATLAB来分析和设计可改变世界的系统和产品。机器学习又是研究统计学、人工智能、数学、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性、工业控制和如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。中国管理科学研究院职业资格认证培训中心（http://www.cnzgrz.org.cn）特举办“MATLAB实战及机器学习（深度学习）实践培训班”。培训内容以科研和工程中典型的实例为主线，系统的从实际工作中疑难出发，同时进行深入的计算应用讨论，帮助参加学员掌握、利用MATLAB这一软件平台和机器学习实践经验进行工程设计及科研研发工作。由北京中科软博信息技术研究院和北京中际英才文化传媒有限公司承办，相关事宜通知如下：一、课程目标：1，课程定位为上机实战操作培训，基于代码和案例，边讲解边实践操作。2，通过本课程的学习，能够使学员熟练掌握MATLAB软件原理、技巧及方法。3，具备使用MATLAB软件解决工作和学习中相关问题的能力。4，以丰富的案例分析讲解机器学习领域回归分析、决策树、支持向量机、人工神经网络等监督学习和聚类分析、关联规则等非监督学习等内容。二、时间地点:2019年08月22日—2019年08月25日北京【时间安排：第一天报到、授课三天、大学机房授课】三、课程特色：1，资深专家深入讲解MATLAB相关操作技能；由浅入深、从理论到实践全面解析；2，专家学员互动、答疑解惑、分享经验；专家推荐经典学习书籍、网络资源等。3，机房里上机实操培训，学习效率有保证。4，机器学习科技成果演练及平台展示。四、授课方式：1、理论解析；2、案例讲解分析；3、上机操作；中国管理科学研究院职业资格认证培训中心二零一九年六月十二日五、培训课程大纲课程：主讲内容：一、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)二、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、图形对象和句柄三、MATLABBP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：近红外光谱预测汽油辛烷值4、BP神经网络参数的优化5、BP算法解决手写数字识别问题四、MATLAB极限学习机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：人脸识别五、MATLAB支持向量机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：鸢尾花识别六、MATLAB决策树算法与随机森林1、决策树的基本原理2、随机森林的基本原理及建模方法3、案例实践：乳腺癌肿瘤诊断七、MATLAB遗传算法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：函数极大值点、极小值点寻优八、MATLAB变量降维与特征选择1、变量降维与特征选择的区别与联系2、区间偏最小二乘法3、主成分分析与偏最小二乘法4、二进制遗传算法5、L0/L1范数正则优化算法九、MATLAB图像处理1、图像的常见格式及读写（彩色图像、灰度图像、二值图像等）2、图像的基本操作（几何变换、时频域变换等）3、图像直方图（图像的对比度、亮度等改变）4、案例实践：基于手机摄像头的心率计算十、机器学习MATLAB实现1、MATLAB深度学习工具箱介绍2、决策树原理与实例3、K近邻学习原理与实例4、距离判别原理与实例5、贝叶斯分类器原理与实例6、支持向量机分类器原理与实例7、随机森林分类器原理与实例8、浅层神经网络分类实例十一、深度学习MATLAB实现1、卷积神经网络及循环神经网络的基本原理2、对抗生成神经网络的基本原理3、迁移学习算法及强化学习算法的基本原理4、案例一：深度学习物体识别5、案例二：利用卷积神经网络抽取抽象特征6、案例三：自定义卷积神经网络拓扑结构7、案例五：深度学习框架与MATLAB混合编程十二、经验分享与问题答疑1、论文及具体项目问题答疑2、建立通讯录、微信群（课后免费技术指导）六、参会对象：各省市、自治区