人工智能的的的浪潮早已席卷全球，各式各樣培訓(xùn)課程應(yīng)時(shí)而生，但真正能讓學(xué)員系統(tǒng)、各個(gè)領(lǐng)域掌握知識(shí)關(guān)鍵點(diǎn)，并且能融匯貫通的實(shí)戰(zhàn)演練演習(xí)教學(xué)內(nèi)容并罕見。本教學(xué)內(nèi)容包含深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的重要界定及常用算法(決策樹算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、svm算法、隱馬爾科夫三維建模、遺傳算法、CNN、RNN、GAN等)，以及人工智能制造行業(yè)現(xiàn)如今的實(shí)時(shí)。依據(jù)6天的系統(tǒng)學(xué)習(xí)、案例講解和自學(xué)能力社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)，讓學(xué)員能基礎(chǔ)邁入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的技能神殿。
學(xué)習(xí)對(duì)象和基礎(chǔ)
計(jì)算機(jī)相關(guān)�？票究圃谛Ｉ蚶砉た票究疲辽偈煜ひ婚T編程語言。Java開發(fā)工程師，機(jī)器學(xué)習(xí)、開發(fā)、算法等工程師，人工智能、應(yīng)用、應(yīng)用開發(fā)等工程師，應(yīng)用架構(gòu)高級(jí)工程師，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理。
學(xué)習(xí)目標(biāo)
掌握數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)基本知識(shí);掌握數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階知識(shí);掌握深度學(xué)習(xí)的理論與實(shí)踐;掌握Python開發(fā)技能;掌握深度學(xué)習(xí)工具：TensorFlow、Keras等;為學(xué)員的后續(xù)項(xiàng)目應(yīng)用提供針對(duì)性的建議。
部分 初識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)：
概念與術(shù)語(人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí));數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象;數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù);知識(shí)的表達(dá);Python的安裝;數(shù)據(jù)預(yù)處理;回歸與時(shí)序分析;決策樹
第二部分 機(jī)器學(xué)習(xí)中的典型算法：
聚類;關(guān)聯(lián)規(guī)則;樸素貝葉斯與KNN;極大似然估計(jì)與EM算法;性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
第三部分 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專題：
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模擬退火算法與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化方法;遺傳算法
第四部分 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階：
支持向量機(jī);隱馬爾科夫模型;文本挖掘;從LSA到LDA
第五部分 機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階與深度學(xué)習(xí)初步：
利用無標(biāo)簽的樣本;集成學(xué)習(xí);強(qiáng)化學(xué)習(xí);深度學(xué)習(xí)—;
第六部分 深度學(xué)習(xí)：
優(yōu)化算法;避免過適應(yīng);典型應(yīng)用場(chǎng)景;RNN、LSTM、GRU;GAN、DQN
地理位置 Location
