TensorFlow/PyTorch機器學(xué)習(xí)框架實戰(zhàn)培訓(xùn)課程（監(jiān)督/無監(jiān)督學(xué)習(xí)）
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【培訓(xùn)對象】
具備Python基礎(chǔ)，希望進入人工智能領(lǐng)域的開發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師，以及需要使用主流框架實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)模型的從業(yè)者。
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【培訓(xùn)目標(biāo)】
一、 理解機器學(xué)習(xí)的基本概念和主要任務(wù)類型（監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)）。
二、 掌握TensorFlow 2.x和PyTorch兩大主流深度學(xué)習(xí)框架的核心API和編程范式。
三、 能夠使用這兩個框架構(gòu)建、訓(xùn)練和評估常見的機器學(xué)習(xí)模型，包括線性回歸、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
四、 具備將模型應(yīng)用于實際數(shù)據(jù)集，并解決簡單回歸/分類問題的能力。
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【培訓(xùn)內(nèi)容介紹】
一、 機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：機器學(xué)習(xí)流程（數(shù)據(jù)、模型、訓(xùn)練、評估）、監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理。
二、 TensorFlow 2.x基礎(chǔ)：張量（Tensor）、計算圖、自動微分、tf.keras高階API構(gòu)建模型。
三、 PyTorch基礎(chǔ)：張量（Tensor）、自動求導(dǎo)機制、torch.nn模塊構(gòu)建模型、優(yōu)化器與損失函數(shù)。
四、 數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理：TensorFlow的tf.data API和PyTorch的DataLoader，數(shù)據(jù)增強、歸一化、批次處理。
五、 線性回歸與邏輯回歸：使用兩種框架實現(xiàn)線性回歸和邏輯回歸模型，理解梯度下降優(yōu)化過程。
六、 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層感知機MLP）：構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，激活函數(shù)（ReLU, Sigmoid等）、Dropout正則化。
七、 模型編譯、訓(xùn)練與評估：配置優(yōu)化器、損失函數(shù)和評估指標(biāo)，編寫訓(xùn)練循環(huán)（自定義循環(huán)與內(nèi)置fit方法），過擬合與欠擬合處理。
八、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基礎(chǔ)：卷積層、池化層原理，使用兩種框架構(gòu)建簡單的CNN模型進行圖像分類。
九、 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）基礎(chǔ)：RNN、LSTM、GRU單元原理，構(gòu)建簡單的RNN模型進行文本分類或時序預(yù)測。
十、 無監(jiān)督學(xué)習(xí)實踐：使用兩種框架實現(xiàn)自編碼器（Autoencoder）進行特征學(xué)習(xí)或異常檢測。
十一、 模型保存與加載：保存和恢復(fù)訓(xùn)練好的模型，模型格式轉(zhuǎn)換，模型導(dǎo)出為部署格式。
十二、 實戰(zhàn)演練：使用TensorFlow和PyTorch分別完成一個圖像分類任務(wù)（如手寫數(shù)字識別）和一個文本分類任務(wù)（如情感分析），并進行模型對比。
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