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课程优势: 知识点覆盖多方面,系统化学习
上课方式: 直播,面授
上课时段: 全日制,周末班
¥ 9800
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上海人工智能培训课程

上海人工智能培训课程,10多年专业实战经验,导师亲授经验,知识点覆盖多方面,系统化学习。理论联系实际,场景化模拟。
01 人工智能培训课程简介
  • 课程简介
  • 人工智能的浪潮正在席卷全球,各种培训课程应运而生,但真正能让学员系统、多方面掌握知识点,并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法(决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN、RNN、GAN等),以及人工智能领域当前的热点。通过6天的系统学习、案例讲解和动手实践,让学员能初步迈入机器学习和深度学习的知识殿堂。

02 学习哪些内容
课程名称 知识点
第一部分 初识机器学习 概念与术语(人工智能、数据挖掘、机器学习);数据挖掘的对象;数据挖掘的关键技术;知识的表达;Python的安装;数据预处理;回归与时序分析;决策树
第二部分 机器学习中的典型算法 聚类;关联规则;朴素贝叶斯与KNN;极大似然估计与EM算法;性能评价指标
第三部分 神经网络专题 BP神经网络;模拟退火算法与其他神经网络;机器学习中的最优化方法;遗传算法
第四部分 机器学习进阶 支持向量机;隐马尔科夫模型;文本挖掘;从LSA到LDA
第五部分 机器学习进阶与深度学习初步 利用无标签的样本;集成学习;强化学习;深度学习—;
第六部分 深度学习 优化算法;避免过适应;典型应用场景;RNN、LSTM、GRU;GAN、DQN
03 人工智能培训相关信息
  • 学习对象和基础
    学习对象和基础 icon

    计算机相关专业专科本科在校生或理工科本科,至少熟悉一门编程语言。Java开发工程师,机器学习、开发、算法等工程师,人工智能、应用、应用开发等工程师,应用架构高级工程师,人工智能产品经理。

  • 学习目标
    学习目标 icon

    掌握数据挖掘与机器学习基本知识;掌握数据挖掘与机器学习进阶知识;掌握深度学习的理论与实践;掌握Python开发技能;掌握深度学习工具:TensorFlow、Keras等;为学员的后续项目应用提供针对性的建议。

04 经验丰富的师资团队
  • Graeme Graeme Malcolm

    内容开发人员

    Graeme长期以来一直是培训师,顾问和作家,他专注于SQL Server和Microsoft数据平台。
  • Ben Ben Olsen

    内容开发者

    Ben是微软学习和准备团队的高级内容开发人员, 是一位拥有8年以上行业和管理经验的分析专业人员。
  • Adrian Adrian Leven

    内容开发

    Adrian Leven是微软学习的内容开发者,专注于人机交互。 他从斯坦福大学获得计算机科学学士学位。
  • Andrew Andrew Byrne

    高级内容开发

    是微软的高级内容开发人员。 他对软件和教学的热情来自微软,西门子,爱立信和他自己的创业公司等。

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