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  • 机器学习在行业当中的应用
  • 自然语言处理中一个很重要的研究方向就是文本分类,其中一个应用场景在对话系统当中的意图识别。也就是机器学习当中的文本分类任务。用SVM支撑向量机(线性核)说明。
  • 主讲 : 管继炜 算法工程师,毕业于澳大利亚麦考瑞大学语言处理组
  • 时间:2018年8月25日,上午10:00-11:30
  • 费用:免费
  • 地点:在线交流,会议网址报名接收后通知
  • 限制人数:100人
  • 交流安排

  • 1.分享机器学习当中一个重要算法卷积神经网络。
  • 2.分析计算机视觉当中的图片分类,人脸识别
  • 3.用YOLO举例说明卷积神经在物体检测场景下的应用。
  • 目标听众:关注人工智能的IT技术人员
  • 请加微信 www_uml_com_cn ,获取讲座资料
  • 提示:对于不符合要求的参加者可能因为交流人数限制而不能参加,但是可以订阅讲座实录,在讲座结束后观看讲座实录。
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  • 问题收集(以下问题将在讲座中进行讨论或解答)

肖升(ASPIRE,SA):应用场景,什么场景采用机器学习,什么场景采用深度学习?
张培荣(北京云东光电,程序员):机器视觉具体实现
左可(广发银行,金融科技):人工智能横向概貌:有哪些典型的算法和树形分支
简述语言识别从最初到现在接近90%实用性的发展历程及技术突破点
人工智能由浅入深的落地建议:比如有哪些开源项目或方便落地的产品建议
薛群谋(卓望,技术经理):NLP的前景
唐勇(Travel,资深软件工程师):需要哪些基础才能学好人工智能、机器学习。
陈炫霖(中航,开发):文本的分类,和请求(智能查询)的分类,最好的方式是通过关键词吗
彭佳木(搜狐,软件开发):卷积神经网络算法适用于哪些领域,为什么
卷积神经网络算法有固定的套路吗
卷积神经网络算法的实现需要哪些必要条件
张婷婷(北京航天易联,图像处理工程师):卷积神经网络实施常用研究工具
卷积神经网络实例项目流程
适用性
张好(航天,职员):机器学习的应用
图像识别如何提高正确率
卷积神经具体如何用
贺刚(新浪微博,算法工程师):深度学习在语音合成中如何应用的?
简单讲解WaveNet模型的原理
深度学习loss曲线出现剧烈波动,但是总体下降趋势,如何解释这种突然的波动?
刘娟娟(207,):怎么样的数据或模型可以用神经网络
小白(上海,需求分析):机器学习有哪些典型应用场景
jjl(HF,项目经理):机器学习未来的前景
机器学习在军工产业的应用前景
学习机器学习的路线
管毅(中科院成都信,售前工程师):机器学习在视频监控应用上的最新成果有哪些?
机器学习在推理方面有几个方向?现状分别
机器学习和其他技术有多少交叉叠加?现现状如何?
王五(北京,经理):如何快速上手人工智能领域知识的学习和应用?
人工智能与大数据、数据挖掘及物联网有何梯度关系?
机器学习的底层知识是否建议在概率论、应用数学等基础学科之上?
袁野(航天信息股份,研发工程师):面对深度学习,机器学习还有优势吗
如何看待步态识别
梁力(梁力-个人,自由职业者):文字识别通常是否使用卷积神经网络实现?
意图识别是如何进行的?
YOLO算法能否用手机的处理器执行?
吴焰平(速煜,高级工程师):自然语言分词技术
叶子(掌小门,staff):正 负样本应该如何选取
张智云(厦门海迈科技,开发经理):如何通过普通摄像头进行人脸识别






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