本學(xué)習(xí)培訓(xùn)實踐活動與基礎(chǔ)理論并舉，根據(jù)基礎(chǔ)理論解讀，算法論述，算法可用情景，實例分析和編號實踐活動，及其對全新的人工智能技術(shù)算法的發(fā)展趨勢和網(wǎng)絡(luò)的剖析和詳細介紹，使學(xué)生不但把握深度學(xué)習(xí)，人工智能技術(shù)行業(yè)常見算法，并且能夠 在實戰(zhàn)演練中運用深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)處理工作上的具體難題，進而協(xié)助公司在人工智能技術(shù)時期技壓群雄占得主動權(quán)。
1根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的分類器
原理
排列計劃方案
立即獲取標(biāo)準(zhǔn)
間接性獲取標(biāo)準(zhǔn)
2分類算法：貝葉斯算法
應(yīng)用領(lǐng)域簡述
貝葉斯定理
貝葉斯算法分類器的來歷
樸素貝葉斯分類器
貝葉斯算法信心互聯(lián)網(wǎng)
3支持向量機
為何支持向量機廣受五星好評
從邏輯回歸到支持向量機
較大邊沿平面圖
結(jié)構(gòu)更高級的分類器的重要：核函數(shù)
核函數(shù)的多種多樣挑選
應(yīng)用支持向量機來歸類
如何選擇好的實體模型：邏輯回歸，支持向量機，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4聚類算法算法：層次聚類
基礎(chǔ)凝聚力層次聚類算法
多肽鏈和全鏈，組均值
層次聚類的關(guān)鍵難題
層次聚類優(yōu)勢與缺陷剖析
案例學(xué)習(xí)培訓(xùn)和課堂練習(xí)：商品聚類算法
5根據(jù)相對密度的聚類算法
應(yīng)用情景
DBSCAN算法詳細說明
相對密度聚類算法的應(yīng)用
6概率圖模型
隱馬爾可夫?qū)嶓w模型
馬爾科夫隨飛機場
條件隨機場
7人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
從邏輯回歸到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人的大腦和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
感知器實體模型
感知器能處理亦或是難題嗎？
多層感知器
深層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
設(shè)計方案深層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的佳實踐
地理位置 Location
