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課程亮點:
本課程適合零基礎入門到進階AI工程師意向學員。
本課程屬于數(shù)據(jù)科學的高級課程,從深度學習基礎知識、深度學習的常用工具介紹(Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch)、深度學習在各個領域的應用、深度學習高級算法等內容,對Python語言技能有較高的要求。
最后結合熱門行業(yè)電商、金融、電信、醫(yī)藥真實案例和業(yè)務出發(fā),升華技術應用場景,使所學更符合就業(yè)要求, 達到企業(yè)用人標準,快速在大數(shù)據(jù)時代找準工作定位。學員畢業(yè)要求能夠帶領團隊協(xié)同完成數(shù)據(jù)分析項目,能夠掌握數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析大多數(shù)崗位(AI工程師、自然語言處理工程師、計算機視覺工程師)技能。
學習目標:
熟悉AI工具,包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
熟悉深度學習應用
熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并掌握其相關的優(yōu)化算法
了解深度學習高級算法,包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等
掌握優(yōu)化算法和高性能計算方法
掌握計算機視覺圖像識別一線行業(yè)案例
課程內容:
1章微積分
2章線性代數(shù)
3章槪率論與數(shù)理統(tǒng)計
4章人工智能之關系型數(shù)據(jù)庫
5章人工智能之非關系型數(shù)據(jù)庫
6章人工智能之Python編程基礎
7章人工智能之Python數(shù)據(jù)處理與可視化
8章機器學習基礎
9章機器學習進階
10章Tensorflow框架快速入門
11章深度學習算法基礎
12章文本挖掘項目實戰(zhàn)
13章圖像識別項目實戰(zhàn)
14章語音識別項目實戰(zhàn)
15章手寫數(shù)字生成與人臉生成實戰(zhàn)
16章智能問答機器人項目實戰(zhàn)
上地十街
北京市海淀區(qū)上地十街
高粱橋斜街59號
北京市海淀區(qū)高粱橋斜街59號
廠洼街校區(qū)
廠洼路丹龍大廈
北京CDA數(shù)據(jù)分析師
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