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课程 课程内容 课程目标
 
 
 
人工智能简介与零基础快速上手编程
人工智能简介、人工智能的发展历程与脉络、人工智能的国家政策解读、人工智能的技术体系、人工智能的技术框架、
机器学习技术体系、基本 python 类型、判断与循环流程等
 
 
 
Python 实现博客系统的开发
 
 
数据爬虫抓取
 
Python 爬虫常用库安装 、爬虫基本原理讲解 、Urllib 库基本使用 、Python 模块实现爬虫、电商网站和天气预报数据抓取、模拟百度关键字搜索
6、模拟登陆与 Scrapy 爬虫框架使用
7、电影数据抓取、某投资机构数据抓取
 
 
一两个爬虫实战项目完成
数据分析全攻略 Pandas 花式数据统计与分析技能
Pandas 综合练习
用 Pandas 完成机器学习数据预处理与特征工程
 Pandas 完成 Kaggle 机器学习预处理
电子商务网站用户行为分析
 
 
 
 
 
可视化提升数据
 
好用的 Python 可视化利器 Matplotlib
Matplotlib 完成数据可视化
 自带各种数据拟合分析的可视化利器 Seaborn
Seaborn 完成数据可视化
 
 
 
 
 
Python 可视化技能巩固与实战
 
 
大数据与分析建模
Spark 机器学习和大数据平台的部署、配置、实验操作
Spark 大数据实时分析与处理平台的架构设计
Spark 机器学习 Mllib 的应用实战
面向人工智能和大数据领域的大型数据仓库建模:Hive 集群平台
机器学习和大数据挖掘建模工具的应用
SPSS Modeler 机器学习与大数据挖掘建模实战
 
SPSS Modeler 机器学习与大数据挖掘
人工智能机器学习中的数学基础(微积分、线性代数和统计学) AI 领域的四大类经典算法模型
决策树的技术及应用
朴素贝叶斯的技术及应用
神经网络的技术及应用
深度学习的技术及应用、聚类的技术及应用
逻辑回归的技术及应用
关联分析的技术及应用
 
 
人工智能深度学习原理到实战 深度神经网络、Ggoogle wide&&Deep 模型、腾讯通用 CTR 神经网络框架与实现
卷积神经网络、Caffe 实战图像分类、Tensorflow 实战图像风格变换实现
 循环神经网络、Tensorflow      实战情感分析与文本生成实现
Caffe&&Tensorflow   项目实战
 
 
 
 
实际综合项目
 
项目 1、(文本数据抓取+Spark/Pandas 数据分析+可视化+特征抽取+Sklearn/Spark 机器学习建模+深度学习建模)
项目 2、(音乐数据抓取+Spark/Pandas 分析+可视化+协同过滤+隐语义模型+特征抽取分类建模)
项目 3、(图像分类+图像检索)
 
 
 
 
两到三个项目开发流程完成
 
就业及面试指导
精讲人工智能、机器学习工程师面试时常见考点/模型/算法,且一线技术专家一对一模拟真实面试,从技术、表 达等方面全方位提升学员的面试能力。根据学员的技术特长提供定制化的能力评估、就业指导及一线互联网公司的工作机会   。  
 

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