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課程介紹

2016年Google開發(fā)的一款人工智能程序AlphaGo以4:1戰(zhàn)勝世界圍棋職業(yè)九段選手李世石，展現(xiàn)了人工智能異常強大的學習能力，機器學習的應用能力會成為一個爆發(fā)性需求的知識技能，也會是未來科技的至高點。

機器學習系統(tǒng)具有意義深遠且令人興奮的能力，就某種意義而言，機器學習技術在我們的生活中已經(jīng)無所不在。要想進入機器學習的領域，并且對其具有充分的認知，就必須能夠理解和設計服務于某一項目需要的機器學習系統(tǒng)。

本課程首先介紹了人工智能和機器學習的背景和現(xiàn)狀，機器學習基本理論和主流的機器學習框架，介紹數(shù)據(jù)的采集導入、機器學習的邏輯模型（包括線性模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等）、對特征選擇和抽取、集成機器學習做了詳述，并對Python中眾多針對機器學習任務的程序包，包括NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等的使用進行講解，并將其應用于一些案例研究之中。

本培訓將人工智能和機器學習理論與Python應用實踐相結合，基于Python對機器學習目前的一些模型及基本方法，進行詳細解讀、并對其中主要的模型，提供Python樣例實戰(zhàn)講解。

培訓對象

1，系統(tǒng)架構師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。

2，牽涉到網(wǎng)絡采集、處理和規(guī)劃的負責人、設計人員。

3，政府機關，金融保險、移動等以互聯(lián)網(wǎng)信息為數(shù)據(jù)來源單位的負責人。

4，高校、科研院所牽涉到人工智能與機器學習的項目負責人。

培訓目標

1、全面了解人工智能和機器學習的相關知識。

2、學習Python中一些經(jīng)典的機器學習模型。

3、深入使用Python在機器學習中的使用。

培訓內(nèi)容

第1講 人工智能和機器學習

1人工智能簡介

2人工智能的發(fā)展歷程

3機器學習及相關技術

4國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

第2講 機器學習基礎

1分類和回歸

2聚類和降維

3線性規(guī)劃

4機器學習模型

5特征抽取

第3講 Python工具和技術

1 Python與機器學習

2 Python的安裝配置

3 NumPy和Matplotlib

4 Pandas和SciPy

5 Scikit-Learn

第4講 將數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔?/strong>