培训对象：
高级程序员、资深开发人员、人工智能工程师、图像设计人员、机器学习工程师、程序员、模式识别工程师。
学员基础：
1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，对模式识别有一定的兴趣。
培训目标：
1，全面了解模式识别领域相关知识。
2，能将模式识别领域的技术应用于实际项目。
3，能将模式识别领域的技术和人工智能的其他技术进行结合，做扩展应用
课程大纲：
第一讲 模式识别简介
1.1 什么是模式识别
1.2 为什么要模式识别
1.3 怎样来进行模式识别
1.4 模式识别的现实案例举例
第二讲 贝叶斯决策
2.1 最小错误率贝叶斯决策
2.2 最小风险错误率贝叶斯决策
2.3 ROC曲线
2.4 贝叶斯决策在语音识别中的应用案例
第三讲 朴素贝叶斯决策
3.1为什么要引入朴素贝叶斯决策
3.2 如何进行朴素贝叶斯决策
3.3 朴素贝叶斯在文本识别中的应用案例
第四讲 线性分类器
4.1 线性分类器是什么
4.2 Fisher线性判别的动机
4.3 Fisher线性判别的内涵是什么
4.4 Fisher线性判别在人脸检测中的应用案例
第五讲 人工神经网络
5.1 人工神经网络的设计动机是什么
5.2 单个神经元的功能
5.3人工神经网络的优化以及误差逆传播（BP）算法
5.4人工神经网络中需要注意的问题
5.5 人工神经网络在表情识别、流量预测中的应用案例
第六讲 最优分类面和支持向量机（SVM）
6.1 什么是最优分类面
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