报名 | 全国高校机器学习课程高级研修班

国务院在2017年7月引发《新一代人工智能发展规划》，以抓住人工智能发展的重大战略机遇，加快建设创新型国家和世界科技强国的脚步。为了满足国家对智能科学人才培养的需要、提高人才培养质量，师资是关键，而组织教师培训是提高师资水平的最佳途径之一。

通过培训，可以使教师了解人工智能行业发展的最新动态，分享机器学习相关课程的优秀教学成果，提升高校教师特别是中青年教师的业务水平和教学能力。同时，培训可以为教师提供了一个沟通信息的平台，交流课程建设和教学改革的经验。

一、课程目标

• 通过课程学习，可以理解机器学习的思维方式、基本原理和关键技术；

• 了解机器学习和人工智能在当前工业界的落地应用；

• 能够根据专业应用场景，开展机器学习的课程设计，并学会利用开源资源去寻找用例；

• 初步胜任使用Python 进行数据挖掘、机器学习、深度学习等教学工作。

二、课程内容及时间安排

2018年11月3日（星期六）
08:30-09:10	开幕式
单元 1：机器学习初步与线性模型
09:10-11:50	机器学习初步 机器学习简介与科学范畴 泛专业的机器学习课程基础 机器学习算法分类 评估方法与评估准则 机器学习课程开设的条件与准备 机器学习线性模型 线性模型 回归问题与线性回归 梯度下降优化算法 分类问题与逻辑斯蒂回归 课程实例演示
单元 2：支持向量机
14:00-17:30	最大间隔与支持向量 对偶问题 核函数 软间隔与正则化 持向量机分类案例演示
19:30-21:30	实训与辅导 实验1：使用逻辑回归识别糖尿病患者 实验2：使用支持向量机做信用卡欺诈检测
2018年11月4日（星期日）
单元 3：树模型与集成模型
9:00-10:30	决策树 熵与信息增益 决策树分类(ID3 C4.5 CART) 决策树回归 决策树案例演示
10:30-11:50	集成模型与树模型 bagging 思想 随机森林与分类回归 随机森林案例演示
单元 4：深度学习与神经网络
14:00-17:30	深度学习 深度学习简介 常用深度学习框架 无监督学习简介 聚类问题与K-means算法 数据降维与PCA 聚类与降维案例演示 卷积神经网络图像分类案例
19:30-21:30	实训与辅导 实验1：使用决策树与随机森林识别糖尿病患者 实验2：使用多层感知器对数据非线性切分案例 实验3：使用聚类算法完成数据分组 实验4：深度学习实战 *以上实验内容根据学员情况及课时安排会有灵活调整
会议结束

二、授课教师

张闯博士，北京邮电大学继续教育学院常务副院长，信息与通信工程学院 网络搜索中心 模式识别与智能系统实验室 副教授，硕士生导师。1998年获吉林工业大学学士学位，2001年获得吉林大学工学硕士学位，2004年获北京邮电大学工学博士学位。IEEE，ACM会员。

主要的研究方向：计算机视觉、图像分割。

关注领域为：多媒体信息内容过滤与检索、计算机视觉和机器学习、面向交互过程的用户检索行为建模、自然场景多特征融合与目标检测、复杂信息网络传播动力学建模等。作为项目负责人和主要参加人完成过多项863项目、国家自然科学基金委项目、知名企业横向委托开发项目等研究工作，并指导学生在KDD，CVPR，SIGIR等知名会议及比赛中取得优异成绩。目前在相关领域发表学术论文70余篇，并拥有多项技术发明专利。

三、培训证书

对经学校有关部门推荐参加培训的教师，考评合格后由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会颁发“全国高校机器学习课程高级研修班”结业证书，对参加培训获得证书的教师，所在学校应承认其接受培训的经历，计入继续教育学时。

四、研修班时间及地点

报名方式：点击文末阅读原文报名

会议时间：2018年11月2日—11月4日

会 务 费：2680元/人，住宿由会务组统一安排，交通、食宿费用自理

会议及住宿地点：武汉纽宾凯新时代国际酒店，400元·间／天，地址：武汉市武昌区武珞路456号，电话：027—59819999

联 系 人：贾斌   魏江江 

电    话： 18601290130   13601331987

邮    箱：jiabin01011@163.com   itbook8@163.com   

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