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。
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 |
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。
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。
内容开发人员
内容开发者
内容开发
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