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Python实战及机器学习（深度学习）核心技术培训班
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培训目标：
1. 了解人工智能的概念和人工智能的发展、国际人工智能的主要流派和路线、国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域.
2. 详细地论述知识表示的各种主要方法及人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等.
3.让学员尽快掌握python语言的基本结构与语法与数据类型，模块、基本用法，熟悉函数，类设计，包的使用及基本的编程方法；
2.理解python数据挖掘与分析技术在当代各种大数据相关产品中的应用，并掌握该领域最关键技术的原理以及技术应用过程；
3.能开发一些实际的应用项目并胜任python的数据挖掘和机器学习工作;
4.通过紧密结合应用实例，针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，进而有效提升学员解决科研及教学实际问题的能力，同事提升其从数据角度去思考的能力.
培训大纲
一、Python程序设计 | Python数据结构 | 概述；安装Anaconda\Jupyterbook 元组、列表、字符串、字典 |
Python语法基础 | 控制语句（条件、循环） 函数；对象与类；模块与包 | |
案例1:通讯录管理信息系统 案例2:小型计算器软件开发 | ||
二、Python数据分析
| 数据分析 | Numpy；Pandas |
数据文件读写 | 基本文件读写操作；文件夹操作 读写数据文件（Excel\CSV\TXT） | |
爬虫 | 爬虫基本概念与框架 正则表达式；urllib；BeautifulSoup | |
数据可视化 | Matplotlib；常用统计图；云图 | |
案例1：读取数据文件，并描述统计分析 案例2：爬取文件，并云图展示 | ||
三、Python机器学习 | 数据挖掘 | 数据挖掘概述； 分类（决策树、支持向量机、KNN）； 聚类（Kmeans、层次聚类） 关联规则； |
机器学习 | 线性回归、逻辑回归、神经网络 深度学习（CNN、LSTM、RNN） 集成学习（随机森林、Bagging、Adaboost） 强化学习（Q-Learning） | |
推荐系统 | 个性化推荐概述；基于内容的推荐； 协同过滤推荐； 深度学习与推荐 | |
案例1：商业大数据分析与预测 案例2：推荐系统的开发设计 | ||
四、Python深度学习 | Tensorflow基础应用 | 1.Tensorflow安装 2.基础知识：图，变量，fetch，feed 3.Tensorflow线性回归 4.Tensorflow非线性回归 5.Mnist数据集合Softmax讲解 6.使用BP神经网络搭建手写数字识别 7.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用 8.过拟合,正则化,Dropout 9.各种优化器Optimizer |
卷积神经网络CNN应用
| 1.CNN卷积神经网络 2.卷积层、池化层（均值池化、最大池化） 3.CNN手写数字案例 | |
长短时记忆网络LSTM应用 | 1.RNN循环神经网络 2.长短时记忆网络LSTM 3.LSTM应用案例 | |
案例1：自然语言处理项目实战 案例2：目标检测项目实战 | ||
五、辅助课程 | 1：学员可结合自身感兴趣需要解决的疑难问题 ，可带着相关问题咨询授课老师 2：论文及具体项目问题答疑 3：建立通讯录、微信群（课后免费技术指导） | |
联系人:李子康（老师） 手机：17777851320（微信）
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