本學習培訓實踐活動與基礎理論并舉，根據基礎理論解讀，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算法的發(fā)展趨勢和網絡的剖析和詳細介紹，使學生不但把握深度學習，人工智能技術行業(yè)常見算法，并且能夠 在實戰(zhàn)演練中運用深度學習人工智能技術處理工作上的具體難題，進而協(xié)助公司在人工智能技術時期技壓群雄占得主動權。
1根據標準的分類器
原理
排列計劃方案
立即獲取標準
間接性獲取標準
2分類算法：貝葉斯算法
應用領域簡述
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
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
結構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，人工神經網絡
4聚類算法算法：層次聚類
基礎凝聚力層次聚類算法
多肽鏈和全鏈，組均值
層次聚類的關鍵難題
層次聚類優(yōu)勢與缺陷剖析
案例學習培訓和課堂練習：商品聚類算法
5根據相對密度的聚類算法
應用情景
DBSCAN算法詳細說明
相對密度聚類算法的應用
6概率圖模型
隱馬爾可夫實體模型
馬爾科夫隨飛機場
條件隨機場
7人工神經網絡
從邏輯回歸到人工神經網絡
人的大腦和人工神經網絡
感知器實體模型
感知器能處理亦或是難題嗎？
多層感知器
深層神經元網絡
設計方案深層神經元網絡的佳實踐
地理位置 Location
