MATLAB高级编程及机器学习技术应用研讨班

2018年6月     上海

课程简介：

为了帮助广大科研人员更加系统地学习机器学习和深度学习的基础理论知识及对应的代码实现方法，特举办“MATLAB高级编程及机器学习技术应用” 培训班，旨在帮助学员掌握各种经典机器学习算法以及最新的深度神经网络、迁移学习等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析使用机器学习和深度学习时需要掌握的经验及编程技巧。此外，本次培训还将通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。

授课老师：

主讲专家来自中科院及重点院校，主要从事MATLAB 编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的实战应用经验，已发表多篇高水平的国际学术研究论文。

课程目标：

1.掌握各种经典机器学习算法的基本原理及其MATLAB代码实现方法

2.掌握最新的深度学习、迁移学习等算法的基本原理及其MATLAB代码实现方法

3.通过实操培训掌握各种编程技巧

4.解决学员实际工作中的疑难问题

5.熟悉人工智能的最新动态及发展趋势

课程设置：

第一天上午：

第一章：MATLAB 入门基础

1、简单介绍 MATLAB 的安装、版本历史与编程环境

2、MATLAB 基础操作(包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图等)

3、文件导入(mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi等格式)

第一天下午：

第二章：MATLAB 进阶与提高

1、MATLAB 编程习惯与风格

2、MATLAB 调试技巧

3、向量化编程与内存优化

4、图形对象和句柄

第三章：BP 神经网络

1、BP神经网络的基本原理

2、BP神经网络的 MATLAB 实现

3、案例实践：近红外光谱分析建模

4、BP神经网络参数的优化

第二天上午：

第四章：极限学习机

1、ELM 的基本原理

2、ELM 与 BP 神经网络的区别与联系

3、案例实践：鸢尾花种类识别

第五章：支持向量机

1、SVM 分类的基本原理

2、SVM 回归拟合的基本原理

3、案例实践：乳腺癌肿瘤诊断

第二天下午：

第六章：决策树与随机森林

1、决策树的基本原理

2、随机森林的基本原理

3、案例实践

第七章：遗传算法

1、遗传算法的基本原理
2、常见遗传算法工具箱介绍

3、案例实践：一元函数极值优化、遗传算法优化BP神经网络初始权值与阈值

第三天上午：

第八章：图像处理入门

1、图像的常见格式及读写
2、图像的基本操作（几何变换、时频域变换等）

3、图像直方图

4、边缘检测

5、案例实践：基于手机摄像头的心率计算

第九章：变量降维与特征选择

1、主成分分析的基本原理

2、偏最小二乘的基本原理

3、常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等）

4、案例实践

第三天下午：

第十章：深度学习与图像处理

1、深度学习基本理论

2、常用的深度学习框架介绍

3、案例实践：（1）11行代码实现深度学习物体识别

（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征

（3）自定义卷积神经网络拓扑结构

（4）基于卷积神经网络的目标物体识别

（5）基于卷积神经网络实现迁移学习

主办单位

玮瑜科研平台（上海玮瑜生物科技有限公司）

承办单位

上海玮瑜生物科技有限公司

注册费用：

2800元/人。发放纸质邀请函（盖章）和发票。按交费先后顺序确定座位号。会务期间提供午餐，晚餐自理。

付款方式：

1，转账或支付宝：您可以按照下面的账号放心汇款，汇款前您也可以和招生老师核对账户

2，现场刷卡或现金：您也可以现场刷卡和支付现金。

报名方式：

如果您希望参加此次会议，请编辑邮件主题“MATLAB高级编程及机器学习技术应用研讨班”发送下面的回执表至exosomewy@163.com，我们在收到您的信息后立即与您进行联系！

回执表