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全部课程 >人工智能  
Python数据分析、机器学习与人工智能
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Kent老师
曾任阿里巴巴数据分析专家
 
时间地点:北京、在线、上海 深圳根据报名开班
课程费用:4700元/人
报公开课  
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    课程首先讲解人工智能总体介绍,然和分别详细讲解机器学习和深度学习,并结合人工智能实例讲解如何运用Tensorflow实现机器学习的应用。

    培训目标:

    • 了解人工智能与机器学习知识体系
    • 学习机器学习基础算法
    • 学习 机器学习进阶算法
    • Python数据分析框架概览
    • 演练 机器学习实战项目
    • 了解深度学习基础
    • 学习深度学习基本原理
    • 进行深度学习模型原理解析
    • 学习深度学习框架实践Tensorflow
    • 学习使用 Keras 进行深度学习
    培训对象:算法工程师,分析工程师,人工智能系统开发工程师
    学员基础:了解人工智能基本概念
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:2天

    人工智能初览
    1. 人工智能基本概念
    2. 人工智能的核心技术
    3. 人工智能的应用领域介绍
    初探机器学习 1. 机器学习要解决的问题
    2. 有监督无监督问题
    3. 机器学习能做什么
    4. 机器学习算法概览
    5. 机器学习应用案例分析
    • 特征提取
    • 预处理,归一化
    • 分类解决方案
    • 聚类解决方案
    • 机器学习实现与执行
    • 结果分析
    Python数据分析框架概览 1. NumPy数据结构与处理
    2. Pandas数据组织与计算
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    2. 多变量线性归回与梯度下降
    3. 数据归一化与模型优化
    4. 线性回归预测销售数据
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    2. 贝叶斯定律、分类算法
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    2、 环境搭建、第一个案例
    3、 张量、变量、操作
    4、 会话与优化器
    5、 TensorFlow流程图与可视化
    6、 Tensorflow框架介绍
    7、 TensorFlow和其他深度学习框架的对比
    8、 Tensorflow 下载及安装
    9、 Tensorflow 架构
    10、 实战:Tensorflow 案例实践
    11、 某业务领域的的机器学习于分析
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    4. 自定义DNN优化手写识别效率
    5. 采用可视化图片显示识别结果
    6. DNN优缺点与注意事项

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    2. 分析爱data_batch数据集
    3. CNN卷积神经网络介绍
    4. 卷积、深度、池化、步长、激活函数
    5. 采用CNN完成CIFAR物体分类

    使用 Keras 进行深度学习案例解析 1、 Keras 简介
    2、 Keras与TensorFlow比较
    3、 Keras的模块结构
    4、 Keras 中的模型
    5、 Keras 支持的对象概念
    6、 Keras 中的数据处理
    7、 使用Keras构建深度学习模型
    8、 Keras案例实战
    • 动物分类器实现
    • 采用Keras实现非线性回归
    • 生成式对抗神经网络原理及应用
    • 模块结构分析与优化策略
    • 深度学习总复习,和前沿文献介绍

       
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