AI初级工程师培养计划

AI初级工程师培养计划
共62节 271人在学 课程详情
  • Python语言基础

    • Anaconda全家桶安装及使用
    • 循环判断语句
    • 详解六大数据结构
    • 函数精讲
    • 面向对象精讲
    • 文件及文件夹的操作
    • 高阶函数的使用
    • 迭代器、生成器、装饰器详解
    • 实战项目:银行管理系统
  • 科学计算之numpy

    • 初识numpy及如何创建
    • numpy基本操作
  • 数据分析之pandas

    • pandas表格匹配与拼接
    • 实战项目:美国大选
    • pandas处理时间序列
    • pandas读取数据
    • pandas数据结构(Series和DataFrame)
    • pandas数据查询
    • pandas新增数据列
    • pandas数据统计函数
    • pandas数据排序
    • pandas字符串处理
    • pandas丢失数据处理
    • pandas分组和合并
  • 数据可视化

    • matplotlib基本操作
    • 常用2D图形的使用
    • 实战项目:电商商品-数据分析和可视化综合实战
    • 实战项目:Iris数据分析
  • 掌握基本模型 打开ML大门

    • 回归问题与应用
    • 决策树与树集成模型
    • SVM
    • 最大熵与EM算法(上)
    • 最大熵与EM算法(下)
  • 重中之重 特征工程

    • 机器学习中的特征工程处理
    • 多算法组合与模型最优化
  • 机器学习工业实战 在实战中掌握一切

    • sklearn与机器学习实战
    • 高级工具xgboost/lightGBM与建模实战
    • 电商推荐系统
    • 聚类
    • 聚类与推荐系统实战
  • 高阶知识 深入机器学习

    • 贝叶斯网络
    • 隐马尔科夫模型HMM
    • 主题模型
  • 从头到尾实现一个推荐系统

    • 音乐推荐系统_(上)
    • 音乐推荐系统_(下)
  • 零距离实战深度学习项目

    • 神经网络实现机器翻译
    • 基于pytorch的风格转换
  • 深度探索文本主题与分类

    • 文本主题与分类_(上)
    • 文本主题与分类_(下)
  • 含金量极高的点击率预估

    • 电商点击率预估_(上)
    • 电商点击率预估_(下)
  • 聊天机器人与金融反欺诈

    • 视觉聊天机器人
    • 金融反欺诈模型训练
  • 深度学习从零入门

    • DNN与混合网络:google Wide&Deep
  • 透彻理解CNN

    • CNN从入门到高级应用(上)
    • CNN从入门到高级应用(下)
  • CNN延伸:深度学习框架与高级应用

    • NN框架:caffe, tensorflow与pytorch
    • 生成对抗网络GAN
  • 掌握自然语言处理中的神经网络

    • 从词向量到NLP分类问题
    • RNN/LSTM/Grid LSTM
    • RNN条件生成与attention
  • 迁移学习与增强学习

    • 增强学习与Deep Q Network
    • 迁移学习与新技术

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    课时介绍

    多分类softmax与交叉熵损失;人工神经网络与BP+SGD优化;数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类

    课程介绍

     课程介绍

    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入门课共 4 部分组成,完整的框架体系由浅到深,从零到整,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。

     课程特色

    • 零基础入门,随到随学,难度由浅入深,算法与案例代码结合。
    • 完整的课程体系,包含python基础、数据分析、算法原理、项目实战。
    • 多位大厂讲师,讲课风趣幽默,通俗易懂,分享业界实战经验。
    • 项目案例完整丰富,涉及电商推荐、自然语言处理、计算机视觉、金融等方向。

     应用场景 

    文本分类;机器翻译;电商推荐;金融欺诈;物体检测;舆情分析;二手房价预测;电商行为数据分析

     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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