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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

人工智能、機器學(xué)習(xí)與實現(xiàn)框架 （python、tensorflow、keras）培訓(xùn)大綱

人工智能初覽
1. 人工智能基本概念
2. 人工智能的核心技術(shù)
3. 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域介紹
初探機器學(xué)習(xí)
1. 機器學(xué)習(xí)要解決的問題
2. 有監(jiān)督無監(jiān)督問題
3. 機器學(xué)習(xí)能做什么
4. 機器學(xué)習(xí)算法概覽
5. 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例分析
特征提取
預(yù)處理，歸一化
分類解決方案
聚類解決方案
機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)與執(zhí)行
結(jié)果分析
Python數(shù)據(jù)分析框架概覽
1. NumPy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與處理
2. Pandas數(shù)據(jù)組織與計算
3. Matplotlib數(shù)據(jù)可視化
機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)與算法解析

線性回歸實現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)預(yù)測
1. 線性回歸介紹與公式推導(dǎo)
2. 多變量線性歸回與梯度下降
3. 數(shù)據(jù)歸一化與模型優(yōu)化
4. 線性回歸預(yù)測銷售數(shù)據(jù)
5. 保存模型，欠擬合與過擬合
樸素貝葉斯實現(xiàn)文檔分類
1. 概率基礎(chǔ) (聯(lián)合概率、條件概率)
2. 貝葉斯定律、分類算法
3. 特征工程、TF-IDF與文檔分類
4. 多項分布與高斯分布
5. 貝葉斯算法根據(jù)文檔關(guān)鍵字實現(xiàn)分類
深度學(xué)習(xí)框架實踐Tensorflow
1、 深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)區(qū)別介紹
2、 環(huán)境搭建、第一個案例
3、 張量、變量、操作
4、 會話與優(yōu)化器
5、 TensorFlow流程圖與可視化
6、 Tensorflow框架介紹
7、 TensorFlow和其他深度學(xué)習(xí)框架的對比
8、 Tensorflow 下載及安裝
9、 Tensorflow 架構(gòu)
10、 實戰(zhàn)：Tensorflow 案例實踐
11、 某業(yè)務(wù)領(lǐng)域的的機器學(xué)習(xí)于分析
DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)手寫體數(shù)字識別
1. 線性不可分問題
2. 隱藏層、輸出神經(jīng)元介紹與實現(xiàn)
3. 激活函數(shù)介紹與不同激活函數(shù)區(qū)別
4. 自定義DNN優(yōu)化手寫識別效率
5. 采用可視化圖片顯示識別結(jié)果
6. DNN優(yōu)缺點與注意事項

CNN圖形圖像識別案例項目
1. CIFAR項目需求介紹
2. 分析愛data_batch數(shù)據(jù)集
3. CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
4. 卷積、深度、池化、步長、激活函數(shù)
5. 采用CNN完成CIFAR物體分類

使用 Keras 進行深度學(xué)習(xí)案例解析
1、 Keras 簡介
2、 Keras與TensorFlow比較
3、 Keras的模塊結(jié)構(gòu)
4、 Keras 中的模型
5、 Keras 支持的對象概念
6、 Keras 中的數(shù)據(jù)處理
7、 使用Keras構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型
8、 Keras案例實戰(zhàn)
動物分類器實現(xiàn)
采用Keras實現(xiàn)非線性回歸
生成式對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用
模塊結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化策略
深度學(xué)習(xí)總復(fù)習(xí)，和前沿文獻介紹