成都python培训班学费一般多少一年(2024最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术)

直播课2024最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用培训班8月28日-9月1日   地点：西安  【28日全天办理报道,授课四天】8月29日-9月1日  腾讯会议直播【四天实践课程，提供全部资料及回放】

前言近年来，人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。

为了帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法，Ai尚研修特别推出了“最新PyTorch机器学习与深度学习技术方法与案例实践应用培训班”该培训班旨在帮助学员理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并。

系统学习包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测算法、自编码器等前沿技术的原理及其PyTorch编程实现培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的教学模式，确保学员不仅理解理论知识，还能通过实践操作掌握实际应用中的关键技巧和方法。

通过参加本次培训，学员将系统掌握深度学习和机器学习的基本原理和最新发展动态，熟练使用PyTorch进行模型构建、训练和优化，并将深度学习技术应用于实际问题解决，提升科研和工程项目的创新能力，助力职业发展和高水平论文的撰写。

无论您是科研工作者、工程师，还是对深度学习技术有浓厚兴趣的从业者，本次培训班将为您提供全面而深入的学习体验，帮助您在人工智能领域取得更大的突破和成就主讲专家来自中国重点科研院所的专家，长期从事机器学习、深度学习及AI大语言模型的开发与应用研究。

申请多项发明专利，主持及参与多项自然科学基金及省部级科研项目，发表了多篇学术论文，具有丰富的科研与实践经验培训方式网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流（报名后加入助学群、查阅会议流程）教学特色1、原理深入浅出的讲解；

2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；

发票开具发票类别：培训费、会议费、资料费、技术咨询费等，配有盖章文件等，用于参会人员报销使用

培训费用非会员费用：3380元     Ai尚研修会员费用：参见会员政策文件 【优惠活动】：1：学生凭学生证有效证件参会可享受85折优惠2：转发朋友圈推荐好课程，集赞20枚可获得100元【设置公开可见】。

课程安排课程安排学习内容第一章Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比）

2、Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释）3、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue关键字；嵌套循环与可变循环）

4、Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用）5、Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套）

6、科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用；Pandas常用函数简介与使用）第二章PyTorch简介与环境搭建1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）

2、PyTorch简介（PyTorch的版本、动态计算图与静态计算图、PyTorch的优点）3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功、CPU版与GPU版的安装方法）

第三章PyTorch编程入门与进阶1、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）2、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、layout、requires_grad、

cuda等）3、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据数值创建、依据概率分布创建）4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）

5、张量（Tensor）的索引与切片6、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解7、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））

第四章Python统计分析与可视化1、统计数据的描述与可视化（数据的描述性统计：均值、中位数、众数、方差、标准差、极差、四分位数间距等；条形图、直方图、散点图、箱线图等）2、概率分布与统计推断（离散概率分布：二项分布、泊松分布；连续概率分布：正态分布、均匀分布、指数分布；点估计与区间估计；最大似然估计与贝叶斯估计；假设检验：t检验、卡方检验、F检验；P值与显著性水平等）

3、回归分析（多元线性回归模型；最小二乘法估计；变量选择与模型优化；多重共线性与解决方法；Ridge回归；LASSO回归；ElasticNet回归等）第五章Python前向型神经网络1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？有导师学习和无导师学习的区别是什么？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）

2、BP神经网络的Python代码实现（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？什么是梯度爆炸与梯度消失？）3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程（Data、Model、Loss、Gradient）及训练过程（Forward、Backward、Update）

4、案例讲解：Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络5、实操练习6、值得研究的若干问题（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？过拟合（Overfitting）与欠拟合(Underfitting)、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题、模型评价与模型选择等）

第六章Python决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM1、决策树的工作原理（微软小冰读心术的启示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）；决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？

2、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”体现在哪些地方？随机森林的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）3、Bagging与Boosting的区别与联系

4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理5、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）6、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解

7、案例讲解：利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行8. 实操练习第七章变量降维与特征选择1、主成分分析（PCA）的基本原理2、偏最小二乘（PLS）的基本原理

3、常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？）

5、SHAP法解释特征重要性与可视化（Shapley值的定义与计算方法、SHAP值的可视化与特征重要性解释）6、案例讲解与实操练习第八章PyTorch卷积神经网络1、深度学习简介（深度学习大事记：Model + Big Data + GPU + AlphaGo）

2、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？CNN提取的特征是怎样的？）

3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系4、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）

5、卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）6、案例讲解与实践：（1）CNN预训练模型实现物体识别（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7、实操练习第九章PyTorch迁移学习1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats）4、实操练习第十章PyTorch生成式对抗网络1、生成式对抗网络GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN给我们带来的启示）

2、GAN的基本原理及GAN进化史3、案例讲解：GAN的PyTorch代码实现（手写数字生成）4、实操练习第十一章PyTorch RNN与LSTM1、循环神经网络RNN的基本工作原理2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3、案例讲解：时间序列预测（北京市污染物预测）4、实操练习第十二章时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）1、时间卷积网络（TCN）的基本原理2、TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系

3、案例讲解：1）时间序列预测：新冠肺炎疫情预测2）序列-序列分类：人体动作识别4、实操练习第十三章PyTorch目标检测1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别

3、案例讲解：（1）利用预训练好的YOLO模型实现目标检测（图像检测、视频检测、摄像头实时检测）（2）数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）（3）训练自己的目标检测数据集4、实操练习第十四章自编码器

1、什么是自编码器（Auto-Encoder, AE）？2、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE, Masked AE）3、案例讲解：（1）基于自编码器的噪声去除（2）基于自编码器的手写数字特征提取与重构

（3）基于掩码自编码器的缺失图像重构4、实操练习第十五章U-Net语义分割1、语义分割（Semantic Segmentation）简介2、U-Net模型的基本原理3、案例讲解：基于U-Net的多光谱图像语义分割

4、实操练习第十六章复习与答疑讨论1、课程相关资料拷贝与分享2、答疑与讨论（大家提前把问题整理好）报名方式详细报名流程，请联系课程负责人高涛：18330239209（微电）QQ咨询：428204207

AI大语言模型——GPT科研最新全流程ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图高级培训班培训时间：8月14日-18日【14日全天报到  呼和浩特   线上线下同步】

AI大语言模型进阶应用及模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建技术高级培训班培训时间：8月22日-25日【22日全天报到  杭州   线上线下同步】“AI大语言模型+”助力大气科学相关交叉领域实践技术应用高级培训班

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培训时间：8月31日-9月1日【全天上课】 9月2日-3日【每晚：19：30-22：00上课】基于OpenLCA、GREET、R语言的生命周期评价方法、模型构建及典型案例应用培训时间：8月15日-18日

【成都    直播与现场同步】点击课程标题了解详细介绍生态、大气科学、语言类基于R语言BIOMOD2 及机器学习方法的物种分布模拟与案例分析实践技术培训班培训时间：8月3日-4日、10日-11日【四天实践课程】

【四天教学】基于Python星载气溶胶数据处理与反演分析实践技术应用培训班培训时间：7月27日-28日、8月3日-4日【四天实践课程】最新气象水文耦合模WRF-Hydro建模技术与案例实践应用培训班培训时间：8月22日-26日

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培训时间：8月24日-25日、31日、9月1日、7日【五天实践课程】激光雷达数据处理与典型案例分析实践技术应用培训时间：9月2日-4日【三天实践课程】点击课程标题了解详细介绍水文水资源、地质类最新六天：SWAT模型【全流程建模方法、实例应用、高级进阶】系统实践技术培训班

培训时间：实践部分：7月26日-28日   进阶部分：8月2日-4日最新Python-PLAXIS自动化建模技术与典型岩土工程案例实践应用高级培训班培训时间：8月17日-18日、24日-25日【四天实践课程】

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