課程目標(biāo)：

通過該課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員能掌握基本機器學(xué)習(xí)算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機視覺等模型理論，熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理，特征工程等一般流程，熟悉一般人工智能處理的案例流程。

課程大綱：

主題

內(nèi)容

人工智能簡介

1.人工智能的定義、起源、用途

2.人工智能的發(fā)展歷程與脈絡(luò)

3.人工智能的國家政策解讀

4.人工智能的技術(shù)體系和框架

5.人工智能產(chǎn)業(yè)和主流人工智能產(chǎn)品

6.人工智能領(lǐng)域的求解方式

7.人工智能體系

8.人工智能學(xué)習(xí)路線

Python基礎(chǔ)

numpy基礎(chǔ)

pandas基礎(chǔ)語法

1. 數(shù)據(jù)科學(xué)基本概念

2.Python基礎(chǔ)語法

3.numpy基礎(chǔ)語法

4. pandas基礎(chǔ)語法

機器學(xué)習(xí)

線性回歸

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程

3.線性回歸

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)

案例

1.深度學(xué)習(xí)簡介

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.Kaggle競賽案例分析

等....課程

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