課程大綱： 機器學習與深度學習實戰培訓
一
機器學習
一、大數據介紹
二、機器學習、人工智能及深度學習趨勢介紹
三、深度學習、深度學習框架介紹
四、開發語言與深度學習
五、流行開發語言Python與機器學習淵源
六、環境搭建方法與開發環境搭建方法
七、機器學習環境搭建
案例研討：大數據分析與機器學習、人工智能及深度學習
機器學習系統架構
一、Python核心編程技巧與技能提升
二、Python科學計算庫應用
三、數據可視化與數據呈現
四、數據處理與數據清洗
五、實戰一：數據處理實戰
案例研討：Pyhton程序與數據處理
二
機器學習
一、機器學習算介紹
二、算法與應用講解
三、SK-learn機器學習庫講解
四、SK-learn機器學習與算法應用
五、數據、算法、框架應用
六、公用數據使用技巧
七、機器學習算法應用
八、案例：機器學習算法案例一
九、案例：模型建模案例分享二
案例研討：算法學習、框架學習
案例練習：機器學習庫與算法訓練
機器學習數據庫
一、機器學習數據準備
二、公共數據庫使用與算法應用
三、數據標準化處理
數據準備、數據清洗、數據標準化、數據應用
案例訓練：公共數據庫數據訓練
三
深度學習
一、深度學習與TensorFlow簡介
二、TensorFlowOnSpark簡介
三、卷積神經網絡簡介
四、TensorFlow實現卷積神經網絡
五、循環神經網絡簡介
六、TensorFlow實現循環神經網絡
七、TensorFlow深度學習實戰
八、Tensorflow構建回歸模型
九、Tensorflow深度學習模型
案例研討：大數據分析與深度學習關系？
深度學習與人工智能
一、Tensorflow打造RNN網絡模型
二、Tensorflow項目實戰驗證識別
三、人工智能簡介
四、人工智能趨勢及關鍵技術
五、openCV圖像處理
六、案例：深度學習與人臉識別
七、案例：深度學習高級應用案例
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