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人工智能和機器學(xué)習(xí)

【課程編號】:MKT040364

【課程名稱】:

人工智能和機器學(xué)習(xí)

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發(fā)管理培訓(xùn)

【時間安排】:2026年06月17日 到 2026年06月18日5500元/人

2025年05月28日 到 2025年05月29日5500元/人

2024年06月12日 到 2024年06月13日5500元/人

【授課城市】:上海

【課程說明】:如有需求,我們可以提供人工智能和機器學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)訓(xùn)

【課程關(guān)鍵字】:上海人工智能培訓(xùn),上海機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)

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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(xué)習(xí)能力,機器學(xué)習(xí)的應(yīng)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)技術(shù)在我們的生活中已經(jīng)無所不在。要想進入機器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域,并且對其具有充分的認知,就必須能夠理解和設(shè)計服務(wù)于某一項目需要的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

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

本培訓(xùn)將人工智能和機器學(xué)習(xí)理論與Python應(yīng)用實踐相結(jié)合,基于Python對機器學(xué)習(xí)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(xùn)對象

1,系統(tǒng)架構(gòu)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(luò)采集、處理和規(guī)劃的負責(zé)人、設(shè)計人員。

3,政府機關(guān),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(zé)人。

4,高校、科研院所牽涉到人工智能與機器學(xué)習(xí)的項目負責(zé)人。

培訓(xùn)目標

1、全面了解人工智能和機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。

2、學(xué)習(xí)Python中一些經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)模型。

3、深入使用Python在機器學(xué)習(xí)中的使用。

培訓(xùn)內(nèi)容

第1講 人工智能和機器學(xué)習(xí)

1人工智能簡介

2人工智能的發(fā)展歷程

3機器學(xué)習(xí)及相關(guān)技術(shù)

4國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

第2講 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

1分類和回歸

2聚類和降維

3線性規(guī)劃

4機器學(xué)習(xí)模型

5特征抽取

第3講 Python工具和技術(shù)

1 Python與機器學(xué)習(xí)

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>

1 數(shù)據(jù)及其模型

2 數(shù)據(jù)來源

3 數(shù)據(jù)清洗

4 數(shù)據(jù)可視化

第5講 機器學(xué)習(xí)的模型

1 邏輯模型

2 PAC和計算復(fù)雜性

3 樹狀模型和純度

4 規(guī)則模型

第6講 線性模型分析

1 最小二乘法和梯度下降

2 logistic回歸

3 代價函數(shù)

4 多分類

5 正則化

第7講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

2 logistic單元

3 代價函數(shù)最小化

4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)

5梯度檢驗

6其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

第8講 特征類型和抽取

1特征的類型

2運算和統(tǒng)計

3結(jié)構(gòu)化特征

4特征變換

5主成分分析

第9講 集成學(xué)習(xí)技術(shù)

1集成學(xué)習(xí)的類型

2 Bagging方法

3 隨機森林

4 Boosting方法

5 集成學(xué)習(xí)的策略

第10講 機器學(xué)習(xí)設(shè)計策略

1評價模型的表現(xiàn)

2模型的選擇

3學(xué)習(xí)曲線

4機器學(xué)習(xí)小結(jié)

楊老師

主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析、機器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),長期從事網(wǎng)絡(luò)信息處理、機器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的研究開發(fā)工作,主持和參與了多個國家和省部級基金項目,具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。

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