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python+人工智能高級實戰(zhàn)培訓班

【課程編號】:MKT013411

【課程名稱】:

python+人工智能高級實戰(zhàn)培訓班

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發(fā)管理培訓

【時間安排】:2026年10月29日 到 2026年11月02日9800元/人

2025年10月09日 到 2025年10月13日9800元/人

2024年10月17日 到 2024年10月21日9800元/人

【授課城市】:上海

【課程說明】:如有需求,我們可以提供python+人工智能高級實戰(zhàn)培訓班相關內(nèi)訓

【其它城市安排】:深圳 北京

【課程關鍵字】:上海python+培訓,上海人工智能培訓

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課程介紹:

為響應工業(yè)和信息化部信息化高端人才培養(yǎng)的號召,名課堂特推出了python+人工智能高級實戰(zhàn)培訓班,整個課程包含6大模塊內(nèi)容,從Python開始,快速掌握語言與必備工具庫,對機器學習算法進行原理推導與實例解讀,結合案例將機器學習應用到真是數(shù)據(jù)集中,通過案例演示如何應用Python庫進行建模與評估工作。由神經(jīng)網(wǎng)絡過度到深度學習,結合深度學習框架實例演示如何使用Tensorflow與Caffe兩大框架并將其應用到實際的項目中。通過本課程的學習,讓學員真正的達到并實現(xiàn)學以致用的目的。

課程收益:

1.掌握Python基礎語言風格與常用庫使用方法;

2.理解并掌握經(jīng)典算法原理;

3.理解機器學習算法工作原理與應用場景;

4.掌握Scikit-Learn庫的建模與評估;

5.掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識;

6.掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及應用技巧與細節(jié)分析;

7.通過大量實際案例使學員真正掌握Caffe與Tensorflow框架在工作中的用法。

課程特色:

1.機器學習+深度學習面面俱到,算法與實踐相結合;

2.錄播課程隨到隨學,直播答疑后顧無憂;

3.提供所有數(shù)據(jù)與代碼,輕松復現(xiàn);

4.風格通俗易懂,適合快速上手。

課程大綱:

第一天上午

第一模塊:Python必備庫快速入門

1.Python語言基礎快速入門

2.科學計算庫Numpy

3.數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas

4.可視化庫Matplotlib

人工智能必備Python基礎,快速掌握語言風格與常用庫使用方法。

第一天下午

第二模塊:機器學習經(jīng)典算法(一)

1.線性回歸

2.邏輯回歸

3.決策樹

4.隨機森林

5.支持向量機

第二天上午

第二模塊:機器學習經(jīng)典算法(二)

6.Xgboost

7.聚類

8.神經(jīng)網(wǎng)絡

9.PCA與SVD

10.詞向量模型Word2vec

機器學習必備經(jīng)典算法原理推導,實例闡述機器學習算法工作原理與應用場景。

第二天下午

第三模塊:機器學習案例實戰(zhàn)

1.科比職業(yè)生涯數(shù)據(jù)

2.泰坦尼克號船員獲救預測

3.信用卡欺詐檢測

4.鳶尾花數(shù)據(jù)集分類

5.Mnist手寫字體識別

6.員工離職與股價預測

基于真實數(shù)據(jù)集,使用scikit-learn庫進行建模與評估工作,從零開始,代碼實戰(zhàn)。

第三天上午

第四模塊:決勝AI深度學習必備原理

1.深度學習發(fā)展與應用

2.神經(jīng)網(wǎng)絡必備基礎

3.神經(jīng)網(wǎng)絡架構

4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡詳解

5.神經(jīng)網(wǎng)絡技巧與細節(jié)

6.強化學習原理與實踐

從神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識點入手,分模塊講解神經(jīng)網(wǎng)絡細節(jié),由淺入深過渡到深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,技巧與細節(jié)分析。

第三天下午

第五模塊:深度學習必備框架

1.Tensorflow基礎操作

2.Tensorflow建立機器學習模型

3.Tensorflow神經(jīng)網(wǎng)絡詳解

4.基于Tensorflow的CNN與RNN模型

5.Caffe框架配置參數(shù)詳解

6.Caffe兩種常用數(shù)據(jù)源制作

7.Caffe技巧與應用

深度學習兩大神器Caffe與Tensorflow實戰(zhàn),代碼示例演示如何應用框架進行深度學習建模任務。

第四天上午

第六模塊:

深度學習項目實戰(zhàn)(一)

1.驗證碼識別(基于Tensorflow)

2.文本分類(基于Tensorflow)

3.圖像風格轉換(基于Tensorflow)

第四天下午

深度學習項目實戰(zhàn)(二)

4.詞向量模型Word2vec(基于Tensorflow)

5.強化學習讓AI自己玩游戲(基于Tensorflow)

6.人臉檢測(基于Caffe)

7.人臉關鍵點定位(基于Caffe)

基于深度學習框架Tensorflow與Caffe從數(shù)據(jù)源制作開始進行數(shù)據(jù)預處理與網(wǎng)絡模型訓練,完整演示如何應用深度學習到實際任務中。

第五天學習考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流

唐老師

唐老師 計算機博士,專注于機器學習與計算機視覺領域,深度學習領域一線實戰(zhàn)專家。參與多個國家級計算機視覺項目,多年數(shù)據(jù)領域培訓經(jīng)驗,豐富的教學講解經(jīng)驗,出品多套機器學習與深度學習系列課程,課程生動形象,風格通俗易懂。

江老師 解放軍信息工程大學計算機碩士,人工智能專家,RedHat授權講師,華為(新疆)售前工程師,甲骨文開發(fā)工程師、售前工程師。

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