培训目标：
了解人工智能与机器学习知识体系
学习机器学习基础算法
学习 机器学习进阶算法
Python数据分析框架概览
演练 机器学习实战项目
了解深度学习基础
学习深度学习基本原理
进行深度学习模型原理解析
学习深度学习框架实践Tensorflow
学习使用 Keras 进行深度学习
人工智能初览
- 人工智能基本概念
- 人工智能的核心技术
- 人工智能的应用领域介绍
初探机器学习 1. 机器学习要解决的问题 - 有监督无监督问题
- 机器学习能做什么
- 机器学习算法概览
- 机器学习应用案例分析
特征提取
预处理，归一化
分类解决方案
聚类解决方案
机器学习实现与执行
结果分析
Python数据分析框架概览 1. NumPy数据结构与处理 - Pandas数据组织与计算
- Matplotlib数据可视化
机器学习案例实战与算法解析
线性回归实现销售数据预测 1. 线性回归介绍与公式推导
- 多变量线性归回与梯度下降
- 数据归一化与模型优化
- 线性回归预测销售数据
- 保存模型，欠拟合与过拟合
朴素贝叶斯实现文档分类 1. 概率基础 (联合概率、条件概率) - 贝叶斯定律、分类算法
- 特征工程、TF-IDF与文档分类
- 多项分布与高斯分布
- 贝叶斯算法根据文档关键字实现分类
深度学习框架实践Tensorflow 1、 深度学习与机器学习区别介绍
2、 环境搭建、第一个案例
3、 张量、变量、操作
4、 会话与优化器
5、 TensorFlow流程图与可视化
6、 Tensorflow框架介绍
7、 TensorFlow和其他深度学习框架的对比
8、 Tensorflow 下载及安装
9、 Tensorflow 架构
10、 实战：Tensorflow 案例实践
11、 某业务领域的的机器学习于分析
DNN深度神经网络实现手写体数字识别 1. 线性不可分问题 - 隐藏层、输出神经元介绍与实现
- 激活函数介绍与不同激活函数区别
- 自定义DNN优化手写识别效率
- 采用可视化图片显示识别结果
- DNN优缺点与注意事项
CNN图形图像识别案例项目 1. CIFAR项目需求介绍
- 分析爱data_batch数据集
- CNN卷积神经网络介绍
- 卷积、深度、池化、步长、激活函数
- 采用CNN完成CIFAR物体分类
使用 Keras 进行深度学习案例解析 1、 Keras 简介
2、 Keras与TensorFlow比较
3、 Keras的模块结构
4、 Keras 中的模型
5、 Keras 支持的对象概念
6、 Keras 中的数据处理
7、 使用Keras构建深度学习模型
8、 Keras案例实战
动物分类器实现
采用Keras实现非线性回归
生成式对抗神经网络原理及应用
模块结构分析与优化策略
深度学习总复习，和前沿文献介绍
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