包含课程
- 386人 学习人数4.3分 课程评分
- 152人 学习人数4.3分 课程评分机器学习入门 第九期机器学习是一门实战性极强的学科,所以看一个课程是否有真正的工业实战,一看讲师团队是否是公司里多年实际带队做机器学习的,二看教学理念/侧重。本课程的所有讲师均全部来自BAT + Google的一线技术大咖亲自授课,是真正工业人士授课的工业课程,帮助学员实际理解这些机器学习理论模型算法到底是如何应用在工业实践中的。机器学习推荐系统logistic回归LDA人工智能
- 441人 学习人数4.3分 课程评分
- 975人 学习人数4.3分 课程评分
套餐介绍
1、适合零基础学习的AI成长路线
AI初级工程师培养计划由数据分析实战课、机器学习入门课、机器学习项目课及深度学习课共 4 部分组成,完整的框架体系由浅到深,带你零基础入门人工智能,从基础的python语言,到pandas、numpy等sklearn工具包的使用,再到机器学习算法原理及项目实现(如LR、SVM、Xgboost),最后到深度学习算法原理及项目实现(如RNN、CNN、LSTM),更有大厂专家带你深入学习理解算法原理,并提供完整丰富的项目案例,教你如何使用算法解决业务中的实际问题。
2、超强师资+体系化课程规划+助教答疑+课程/源码永久学习特权
零基础入门,随到随学,课程由浅入深,算法与案例代码结合。
完善的课程体系:包含python基础、数据分析、算法原理、项目实战。
学/练/答模式:多位大厂讲师加助教服务,完美解决学习的疑难点。
实战案例:摆脱纸上谈兵,实际项目涉及电商推荐、自然语言处理、计算机视觉、金融等方向。
3、学完本课你将掌握:
从零积累数据分析、数据挖掘相关知识
掌握机器学习、深度学习方向核心算法原理
掌握各种算法在具体的项目案例中的使用方法
掌握从数据处理、特征工程到模型训练与评估的各种调优方法
掌握主流深度学习框架的使用(pytorch、tensorflow)
4、适配岗位
数据分析工程师
数据挖掘工程师
机器学习算法工程师
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