Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Les 1: MATLAB Inleidende basisprincipes
1. Introduceer in het kort de installatie, versiegeschiedenis en programmeeromgeving van MATLAB.
2. MATLAB Basisbewerkingen (inclusief matrixbewerkingen, logica en procesbesturing, functie- en scriptbestanden, basistekeningen, enz.)
3. Bestanden importeren (MAT, TXT, XLS, CSV, enz.)
Les 2: MATLAB Vooruitgang en verbetering
1. MATLAB Programmeergewoonten en -stijlen
2. MATLAB Foutopsporingsvaardigheden
3. Gevectoriseerd programmeren en geheugenoptimalisatie
4. Grafische objecten en handvatten
Les 3: Neurale netwerken van BP
1. Het basisprincipe van het neurale netwerk van BP
2. MATLAB implementatie van het neurale netwerk van BP
3. Praktijk van de zaak
4. Optimalisatie van BP neurale netwerkparameters
Les 4: RBF-, GRNN- en PNN-neurale netwerken
1. Het basisprincipe van het RBF neurale netwerk
2. De basisprincipes van het GRNN neurale netwerk
3. Het basisprincipe van het PNN-neurale netwerk
4. Praktijk van de zaak
Les 5: Concurrerende neurale netwerken versus SOM neurale netwerken
1. Basisprincipes van competitieve neurale netwerken
2. Basisprincipes van zelforganiserende neurale netwerken (SOM)
3. Praktijk van de zaak
Les 6: Ondersteuning van Vector Machine (SVM)
1. Het basisprincipe van de SVM-classificatie
2. Het basisprincipe van SVM-regressiefitting
3. Gemeenschappelijke trainingsalgoritmen voor SVM (chunking, SMO, incrementeel leren, enz.)
4. Praktijk van de zaak
Les 7: Extreme Learning Machine (ELM)
1. Het basisprincipe van ELM
2. Het verschil en verband tussen ELM en BP neuraal netwerk
3. Praktijk van de zaak
Les 8: Beslisbomen en willekeurige bossen
1. De basisprincipes van beslisbomen
2. Het basisprincipe van random forest
3. Praktijk van de zaak
Les 9: Genetisch algoritme (GA)
1. Basisprincipes van genetische algoritmen
2. Inleiding tot gemeenschappelijke gereedschapskist voor genetische algoritmen
3. Praktijk van de zaak
Les 10: Particle Swarm Optimization (PSO) Algoritmes
1. Het basisprincipe van het optimalisatie-algoritme voor deeltjeszwermen
2. Praktijk van de zaak
Les 11: Algoritme voor mierenkolonies (ACA)
1. Het basisprincipe van het optimalisatie-algoritme voor deeltjeszwermen
2. Praktijk van de zaak
Les 12: Gesimuleerd gloeien (SA)
1. Het basisprincipe van het gesimuleerde gloeialgoritme
2. Praktijk van de zaak
Les 13: Dimensionaliteitsreductie en functieselectie
1. Basisbeginsel van de analyse van de hoofdbestanddelen
2. Het basisprincipe van partiële kleinste kwadraten
3. Gemeenschappelijke methoden voor het selecteren van functies (optimalisatiezoekopdracht, filter, wrapper, enz.)
Vereisten
Verdere wiskunde
lineaire algebra
21 Uren
Testimonials (2)
Disponibilité et adaptabilité, réponses aux questions
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Cursus - Introduction au Machine Learning avec MATLAB
Présentation progressive et application des méthodes
