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模块
课程简介
具体内容
模块一
人工智能简介
-人工智能的发展
-人工智能的内涵
-人工智能的分类
-人工智能的技术基础
-人工智能的典型应用
模块二
机器学习概论
-机器学习的定义、发展、演化
-机器学习、人工智能和数据挖掘之间的关系
-机器学习的应用领域
-机器学习流程
模块三
机器学习方法及应用案例
-机器学习的常用算法
-数据可视化及技术案例
-常见分类算法及其典型应用
-常见聚类算法及其典型应用
-数据挖掘常用方法
-可视化工厂
-人力管理数据分析
-某制造业质量分析、机器寿命预测案例
模块四
机器学习算法练习
-决策树与随机森林
-聚类分析算法
-逻辑回归算法
-朴素贝叶斯算法
-神经网络
-回归分析
-采购流程绩效影响因素分析
-制造企业销售预测
-制造企业电力能源预测案例
模块五
深度学习技术简介
-深度学习前世今生
-深度学习基础
-常见网络结构及应用
CNN卷积神经网络算法模型及应用
RNN循环神经网络算法模型及应用
LSTM神经网络算法模型及应用
-人脸识别与语音合成应用
-选股助手应用
模块六
机器学习常见问题
/数据分析过程中的主要问题
-数据质量问题与预处理
-数据分析常见陷阱
-数据分析方法的选择
-数据分析结果的评价
-常见的机器学习语言和平台Anaconda\Tensorflow
本课程名称： AI-机器学习技术及其应用
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培训受众:
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2. 老师项目经验丰富，通过实际案例，帮助学员理解机器学习的思维方式和关键技术
培训颁发证书:
课程大纲
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人工智能简介
-人工智能的发展
-人工智能的内涵
-人工智能的分类
-人工智能的技术基础
-人工智能的典型应用
模块二
机器学习概论
-机器学习的定义、发展、演化
-机器学习、人工智能和数据挖掘之间的关系
-机器学习的应用领域
-机器学习流程
模块三
机器学习方法及应用案例
-机器学习的常用算法
-数据可视化及技术案例
-常见分类算法及其典型应用
-常见聚类算法及其典型应用
-数据挖掘常用方法
-可视化工厂
-人力管理数据分析
-某制造业质量分析、机器寿命预测案例
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机器学习算法练习
-决策树与随机森林
-聚类分析算法
-逻辑回归算法
-朴素贝叶斯算法
-神经网络
-回归分析
-采购流程绩效影响因素分析
-制造企业销售预测
-制造企业电力能源预测案例
模块五
深度学习技术简介
-深度学习前世今生
-深度学习基础
-常见网络结构及应用
CNN卷积神经网络算法模型及应用
RNN循环神经网络算法模型及应用
LSTM神经网络算法模型及应用
-人脸识别与语音合成应用
-选股助手应用
模块六
机器学习常见问题
/数据分析过程中的主要问题
-数据质量问题与预处理
-数据分析常见陷阱
-数据分析方法的选择
-数据分析结果的评价
-常见的机器学习语言和平台Anaconda\Tensorflow
培训师介绍
本课程名称： AI-机器学习技术及其应用
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