中科信软人工智能-模式识别培训，人工智能技术支持
发布机构：
北京中科信软科技有限公司
发布时间：2020-09-04
培训目标：
1，全面了解模式识别领域相关知识。
2，能将模式识别领域的技术应用于实际项目。
3，能将模式识别领域的技术和人工智能的其他技术进行结合，做扩展应用 中科信软高级技术服务机构，0基础包入门
各大城市都有授课点，可就近安排
多年实际项目经验的资深教师授课，根据学员自身情况定制侧重点、课程
线上、线下培训皆可，企业要求老师上门也没有问题。只有你想不到的培训方式，没有我们做不到的培训方式~
客户至上，客户要求我们做到的，我们能做到的 就尽较大努力做到~，赶快联系我们吧！
1，全面了解模式识别领域相关知识。
2，能将模式识别领域的技术应用于实际项目。
3，能将模式识别领域的技术和人工智能的其他技术进行结合，做扩展应用
课程大纲：
第几讲 模式识别简介
1.1 什么是模式识别
1.2 为什么要模式识别
1.3 怎样来进行模式识别
1.4 模式识别的现实案例举例
第二讲 贝叶斯决策
2.1 较小错误率贝叶斯决策
2.2 较小风险错误率贝叶斯决策
2.3 ROC曲线
2.4 贝叶斯决策在语音识别中的应用案例
第三讲 朴素贝叶斯决策
3.1为什么要引入朴素贝叶斯决策
3.2 如何进行朴素贝叶斯决策
3.3 朴素贝叶斯在文本识别中的应用案例
第四讲 线性分类器
4.1 线性分类器是什么
4.2 Fisher线性判别的动机
4.3 Fisher线性判别的内涵是什么
4.4 Fisher线性判别在人脸检测中的应用案例
第五讲 人工神经网络
5.1 人工神经网络的设计动机是什么
5.2 单个神经元的功能
5.3人工神经网络的优化以及误差逆传播（BP）算法
5.4人工神经网络中需要注意的问题
5.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例
第六讲 较优分类面和支持向量机（SVM）
6.1 什么是较优分类面
6.2 SVM的本质是什么
6.3 SVM线性不可分时怎么办
6.4 SVM中核函数如何选择
6.5 SVM在车牌识别中的应用案例
第七讲 非线性分类器
7.1 什么时候使用非线性分类器
7.2 如何设计非线性分类器
7.3 非线性分类器在光学字符识别中的应用案例
第八讲 近邻法
8.1 近邻法的思想是什么
8.2 近邻法的缺点以及改进方案
8.3 近邻法中的过学习问题及解决方案
1.1 什么是模式识别
1.2 为什么要模式识别
1.3 怎样来进行模式识别
1.4 模式识别的现实案例举例
第二讲 贝叶斯决策
2.1 较小错误率贝叶斯决策
2.2 较小风险错误率贝叶斯决策
2.3 ROC曲线
2.4 贝叶斯决策在语音识别中的应用案例
第三讲 朴素贝叶斯决策
3.1为什么要引入朴素贝叶斯决策
3.2 如何进行朴素贝叶斯决策
3.3 朴素贝叶斯在文本识别中的应用案例
第四讲 线性分类器
4.1 线性分类器是什么
4.2 Fisher线性判别的动机
4.3 Fisher线性判别的内涵是什么
4.4 Fisher线性判别在人脸检测中的应用案例
第五讲 人工神经网络
5.1 人工神经网络的设计动机是什么
5.2 单个神经元的功能
5.3人工神经网络的优化以及误差逆传播（BP）算法
5.4人工神经网络中需要注意的问题
5.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例
第六讲 较优分类面和支持向量机（SVM）
6.1 什么是较优分类面
6.2 SVM的本质是什么
6.3 SVM线性不可分时怎么办
6.4 SVM中核函数如何选择
6.5 SVM在车牌识别中的应用案例
第七讲 非线性分类器
7.1 什么时候使用非线性分类器
7.2 如何设计非线性分类器
7.3 非线性分类器在光学字符识别中的应用案例
第八讲 近邻法
8.1 近邻法的思想是什么
8.2 近邻法的缺点以及改进方案
8.3 近邻法中的过学习问题及解决方案
等.....课程
各大城市都有授课点，可就近安排
多年实际项目经验的资深教师授课，根据学员自身情况定制侧重点、课程
线上、线下培训皆可，企业要求老师上门也没有问题。只有你想不到的培训方式，没有我们做不到的培训方式~
客户至上，客户要求我们做到的，我们能做到的 就尽较大努力做到~，赶快联系我们吧！
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