MATLAB 2021b的机器学习、深度学习实践应用
近年来,随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机视觉和图像处理领域,各种颠覆性的成果应运而生。
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郁磊副教授:长期从事Python、Matlab机器学习及深度学习等研究工作,具备良好的数学及信号处理基础,熟悉如神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等,以及群优 化算法,如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等,近些年一直在对深度学习核心技术进行研究,主持参与多项相关重点项目研发及基因项目,且精通多种编程工具,如 MATLAB、Python、 C++、C#、VB、Java、Qt 等。熟悉各种时域、频域和非线性分析方法,如傅里叶变换、小波变换、李雅普诺夫指数、 多尺度熵、压缩感知等,以及各种特征选择与降维方法,如主成分分析、随机投影、互信息、 非负矩阵分解、稀疏优化等。熟悉数据库及网络编程,擅长 Apache + MySQL + PHP 架构开发,以及移动端 Android App 开发等。熟悉可穿戴设备硬件系统的开发,具备心电、肌电、血压、血氧饱和度、惯性传感器等 生理信号采集系统的开发经验。同时,熟悉常用的无线传感器网络通信协议,如 ZigBee、 Wifi、Bluetooth 等。开展Python相关课程多大百余场,发布多篇论文并著有《神经网络 43 个案例分析》和《智能算法 30 个案例分析(第二版)》等。
第一章MATLAB基础编程串讲
1、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
2、文件导入:mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi等格式
3、MATLAB编程习惯、编程风格与调试技巧
4、MATLAB数字图像处理入门
5、案例讲解:基于手机摄像头的心率计算
6、实操练习
第二章BP神经网络
1、人工智能基本概念辨析(回归拟合问题与分类识别问题;有监督(导师)学习与无监督(无导师)学习;训练集、验证集与测试集;过拟合与欠拟合)
2、BP神经网络的工作原理
3、数据预处理(归一化、异常值剔除、数据扩增技术等)
4、交叉验证与模型参数优化
5、模型评价与指标的选择(回归拟合问题 vs. 分类识别问题)
6、案例讲解:(1)手写数字识别
(2)人脸朝向识别
(3)回归拟合预测
7、实操练习
第三章支持向量机、决策树与随机森林
1. 支持向量机的基本原理(支持向量的本质、核函数的意义、SVM的启示等)
2. 决策树的基本原理(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)
3. 随机森林的基本原理(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”提现在哪些地方?随机森林的本质是什么?)
4. 知识扩展:支持向量机、决策树除了建模型之外,还可以帮我们做什么事情?怎样解读随机森林的结果?
5. 案例讲解:(1)鸢尾花Iris分类识别(SVM、决策树)
(2)基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型
6. 实操练习
第四章变量降维与特征选择
1. 变量降维(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection)在概念上的区别与联系
2. 主成分分析(PCA)的基本原理
3. 偏最小二乘法(PLS)的基本原理
4. PCA与PLS的代码实现
5. PCA的启发:训练集与测试集划分合理性的判断
6. 经典特征选择方法
1)前向选择法与后向选择法
2)无信息变量消除法
3)基于二进制遗传算法的特征选择
第五章卷积神经网络
1、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?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、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
4、MATLAB深度学习工具箱简介
5、deepNetworkDesigner交互式设计工具演示
6、预训练模型(Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等)的下载与安装
7、案例讲解: (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
(4)1D CNN模型解决回归拟合预测问题
8、实操练习
第六章网络优化与调参技巧
1、网络拓扑结构优化
2、优化算法(梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、Adam等)
3、调参技巧(参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等)
4、案例讲解:卷积神经网络模型优化
5、实操练习
第七章迁移学习算法
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
第八章循环神经网络与长短时记忆神经网络
1. 循环神经网络(RNN)的基本原理
2. 长短时记忆神经网络(LSTM)的基本原理
3. RNN与LSTM的区别与联系
4. 案例讲解:
1)时间序列预测
2)序列-序列分类
5. 实操练习
第九章时间卷积网络(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
第十章基于深度学习的视频分类案例实
1、基于深度学习的视频分类基本原理
2、读取视频流文件并抽取图像帧
3、利用预训练CNN模型提取指定层的特征图
4、自定义构建LSTM神经网络模型
5、案例讲解:HMDB51数据集视频分类
6、实操练习
第十一章生成式对抗网络(GAN)
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MATLAB代码实现(向日葵花图像的自动生成)
4、实操练习
第十二章目标检测YOLO模型
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
3、从YOLO v1到v5的进化之路
4、案例讲解:
(1)使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测
(2)训练自己的数据集:新冠疫情佩戴口罩识别
5、实操练习
第十三章U-Net模型
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
第十四章自编码器(AutoEncoder)
1、自编码器的组成及基本工作原理
2、自编码器的变种(栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等)及其工作原理
3、案例讲解:基于自编码器的图像分类
4、实操练习
第十五章讨论与答疑
1、如何查阅文献资料?(你会使用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate吗?应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码?)
2、如何提炼与挖掘创新点?(如果在算法层面上难以做出原创性的工作,如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点?)
3、相关学习资料分享与拷贝(图书推荐、在线课程推荐等)
4、建立微信群,便于后期的讨论与答疑
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