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培訓(xùn)對象：
高級程序員、資深開發(fā)人員、人工智能工程師、圖像設(shè)計(jì)人員、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、程序員、模式識別工程師。
學(xué)員基礎(chǔ)：
1，對IT系統(tǒng)設(shè)計(jì)有一定的理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
2，對模式識別有一定的興趣。

培訓(xùn)目標(biāo)：
1，全面了解模式識別領(lǐng)域相關(guān)知識。
2，能將模式識別領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目。
3，能將模式識別領(lǐng)域的技術(shù)和人工智能的其他技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，做擴(kuò)展應(yīng)用

課程大綱：

第一講模式識別簡介
1.1 什么是模式識別
1.2 為什么要模式識別
1.3 怎樣來進(jìn)行模式識別
1.4 模式識別的現(xiàn)實(shí)案例舉例
第二講貝葉斯決策
2.1 最小錯誤率貝葉斯決策
2.2 最小風(fēng)險錯誤率貝葉斯決策
2.3 ROC曲線
2.4 貝葉斯決策在語音識別中的應(yīng)用案例
第三講樸素貝葉斯決策
3.1為什么要引入樸素貝葉斯決策
3.2 如何進(jìn)行樸素貝葉斯決策
3.3 樸素貝葉斯在文本識別中的應(yīng)用案例
第四講線性分類器
4.1 線性分類器是什么
4.2 Fisher線性判別的動機(jī)
4.3 Fisher線性判別的內(nèi)涵是什么
4.4 Fisher線性判別在人臉檢測中的應(yīng)用案例
第五講人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)動機(jī)是什么
5.2 單個神經(jīng)元的功能
5.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化以及誤差逆?zhèn)鞑ィ˙P）算法
5.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中需要注意的問題
5.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別、流量預(yù)測中的應(yīng)用案例
第六講最優(yōu)分類面和支持向量機(jī)（SVM）
6.1 什么是最優(yōu)分類面
6.2 SVM的本質(zhì)是什么
6.3 SVM線性不可分時怎么辦
6.4 SVM中核函數(shù)如何選擇
6.5 SVM在車牌識別中的應(yīng)用案例
第七講非線性分類器
7.1 什么時候使用非線性分類器
7.2 如何設(shè)計(jì)非線性分類器
7.3 非線性分類器在光學(xué)字符識別中的應(yīng)用案例
第八講近鄰法
8.1 近鄰法的思想是什么
8.2 近鄰法的缺點(diǎn)以及改進(jìn)方案
8.3 近鄰法中的過學(xué)習(xí)問題及解決方案
8.4 近鄰法在相親網(wǎng)站中的應(yīng)用案例
第九講決策樹
9.1 什么是非數(shù)值特征
9.2 為什么要引入決策樹
9.3 如何設(shè)計(jì)決策樹
9.4 如何構(gòu)造隨機(jī)森林
9.5 決策樹在醫(yī)療系統(tǒng)中的應(yīng)用案例
第十講 Boosting
10.1 什么是Boosting算法
10.2 為什么要Boosting
10.3 如何Boosting
10.4 介紹Boosting算法典型代表Adaboost
10.5 Adaboost在人臉檢測中的應(yīng)用案例
第十一講特征選擇
11.1 為什么要特征提取和特征選擇
11.2 特征選擇的最優(yōu)算法
11.3 特征選擇的次優(yōu)算法
11.4 特征選擇的遺傳算法
11.5 特征選擇在優(yōu)化系統(tǒng)中的應(yīng)用
第十二講特征提取
12.1 特征提取的一般性方法
12.2 主成分分析
12.3 主成分分析在扭曲指紋識別中的應(yīng)用案例
12.4 K-L變換
12.5 K-L變換在人臉識別中的應(yīng)用案例
第十三講非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
13.1 什么是非監(jiān)督學(xué)習(xí)？
13.2 單峰子集法
13.3 C均值方法
13.4 模糊C均值方法和改進(jìn)的模糊C均值方法
13.5 非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在石油勘探中的應(yīng)用案例

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人工智能-模式識別培訓(xùn)

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