長沙人工智能培訓課程

人工智能的的的浪潮早已席卷全球，各式各樣培訓課程應(yīng)時而生，但真正能讓學員系統(tǒng)、各個領(lǐng)域掌握知識關(guān)鍵點，并且能融匯貫通的實戰(zhàn)演練演習教學內(nèi)容并罕見。本教學內(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)如今的實時。依據(jù)6天的系統(tǒng)學習、案例講解和自學能力社會實踐活動，讓學員能基礎(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。

學習對象和基礎(chǔ)

計算機相關(guān)�？票究圃谛Ｉ�或理工科本科，至少熟悉一門編程語言。Java開發(fā)工程師，機器學習、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)高級工程師，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理。

學習目標

掌握數(shù)據(jù)挖掘與機器學習基本知識;掌握數(shù)據(jù)挖掘與機器學習進階知識;掌握深度學習的理論與實踐;掌握Python開發(fā)技能;掌握深度學習工具：TensorFlow、Keras等;為學員的后續(xù)項目應(yīng)用提供針對性的建議。

部分 初識機器學習：

概念與術(shù)語(人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習);數(shù)據(jù)挖掘的對象;數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù);知識的表達;Python的安裝;數(shù)據(jù)預處理;回歸與時序分析;決策樹

第二部分 機器學習中的典型算法：

聚類;關(guān)聯(lián)規(guī)則;樸素貝葉斯與KNN;極大似然估計與EM算法;性能評價指標

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);機器學習中的優(yōu)化方法;遺傳算法

第四部分 機器學習進階：

支持向量機;隱馬爾科夫模型;文本挖掘;從LSA到LDA

第五部分 機器學習進階與深度學習初步：

利用無標簽的樣本;集成學習;強化學習;深度學習—;

第六部分 深度學習：

優(yōu)化算法;避免過適應(yīng);典型應(yīng)用場景;RNN、LSTM、GRU;GAN、DQN

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