人工智能和机器学习培训_公开课

课程大纲

第1讲人工智能和机器学习
1人工智能简介
2人工智能的发展历程
3机器学习及相关技术
4国内外研究现状
第2讲机器学习基础
1分类和回归
2聚类和降维
3线性规划
4机器学习模型
5特征抽取
第3讲 Python工具和技术
1 Python与机器学习
2 Python的安装配置
3 NumPy和Matplotlib
4 Pandas和SciPy
5 Scikit-Learn
第4讲将数据变为信息
1 数据及其模型
2 数据来源
3 数据清洗
4 数据可视化
第5讲机器学习的模型
1 逻辑模型
2 PAC和计算复杂性
3 树状模型和纯度
4 规则模型
第6讲线性模型分析
1 最小二乘法和梯度下降
2 logistic回归
3 代价函数
4 多分类
5 正则化
第7讲神经网络模型
1神经网络基础
2 logistic单元
3 代价函数最小化
4神经网络的实现
5梯度检验
6其他神经网络架构
第8讲特征类型和抽取
1特征的类型
2运算和统计
3结构化特征
4特征变换
5主成分分析
第9讲集成学习技术
1集成学习的类型
2 Bagging方法
3 随机森林
4 Boosting方法
5 集成学习的策略
第10讲机器学习设计策略
1评价模型的表现
2模型的选择
3学习曲线
4机器学习小结

培训师介绍

杨老师,网()资深讲师。主要研究网络信息分析、机器学习以及大数据相关技术，长期从事网络信息处理、机器学习以及大数据分析系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。

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