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课程概述

“人工智能应用深度实践培训课程”专注于为学员提供深入、全面的机器学习与人工智能实践知识和技能,覆盖从基础理论到高级应用的全方位内容,适应不同学员的学习需求。

课程对象

  1. 想要深入理解人工智能与机器学习的IT专业人士
  2. 需要应用AI与ML技术进行项目开发的技术经理和开发者
  3. 对深度学习和大数据分析感兴趣的研究人员和学生

课程目标

  • 掌握Python编程与数据处理技能
  • 理解并应用机器学习与深度学习的核心概念和技术
  • 学习使用TensorFlow和Spark进行大数据分析与机器学习
  • 通过实战案例,增强学员对理论知识与实践技能的整合能力

课程收益

  • 掌握AI和ML的核心技术和最新动态
  • 能独立使用Python进行数据处理与机器学习项目开发
  • 深入了解TensorFlow和Spark的使用方法和应用场景

课程时长3天

课程大纲

章节内容
第一篇 机器学习一、大数据介绍
二、机器学习、人工智能及深度学习趋势介绍
三、深度学习、深度学习框架介绍
四、开发语言与深度学习
五、流行开发语言Python与机器学习渊源
六、机器学习环境搭建
案例研讨:
大数据分析与机器学习、人工智能及深度学习
第二篇 机器学习系统架构一、Python编程技巧与技能提升
二、Python科学计算库应用
三、数据可视化与数据呈现
四、数据处理与数据清洗
五、实战一:数据处理实战
案例研讨:
Pyhton程序与数据处理
第三篇 大数据分析Spark Mllib一、机器学习算介绍
二、算法与应用讲解
三、SK-learn机器学习库讲解
四、SK-learn机器学习与算法应用
五、数据、算法、框架应用
六、公用数据使用技巧
案例研讨:
算法学习、框架学习
第四篇 大数据分析Spark接口一、算法理解与分析
二、Python编写算法及优化算法
三、机器学习算法应用
四、案例:机器学习算法案例一
五、案例:模型建模案例分享二
案例练习:
机器学习库与算法训练
第五篇 深度学习一、深度学习与TensorFlow简介
二、TensorFlowOnSpark简介
三、卷积神经网络简介
四、TensorFlow实现卷积神经网络
五、循环神经网络简介
六、TensorFlow实现循环神经网络
案例研讨:
大数据分析与深度学习关系?
第六篇 深度学习与人工智能一、人工智能简介
二、人工智能趋势及关键技术
三、openCV图像处理
四、案例:深度学习与人脸识别
五、案例:深度学习高级应用案例
案例研讨:
结合业务深度学习应用场景设计,老师针对方案点评评比及后续建议

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