课程介绍：
机器学习为什么会成为当下最火热的技术
李开复推崇的技术
“ 中国在人工智能领域比移动互联网领域还适合创造世界**的公司 ”
应用广泛
现今每个人的工作都和数据息息相关，比如数据分析、机器学习、深度学习、人工智能还有无人驾驶汽车等等。
人工智能的核心
使计算机具有智能的根本途径、其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
掌握机器学习技能后，能做什么？
机器学习工程师
高级数据分析师
人工智能工程师
机器人开发工程师
机器学习能做出什么样的产品
无人驾驶汽车
无人驾驶汽车
一款无人驾驶汽车，你可以向他提问比如“去哪儿吃晚餐好”，它则能轻松作答，并带您前往。
智能教育
智能教育
根据不同孩子的学习习惯、能力及需求，定制个性化学习方案，充分挖掘每个孩子的潜能。
可以思考的礼服
可以思考的礼服
分析了成千上万篇文章，扫描了数百张图像，并实时从社交评论中洞察情绪，使礼服随之变换颜色。
隐私更具私密
隐私更具私密
快速抓取并且分析海量数据，通过持续的预测性评估来检测漏洞。并提供近乎实时的警报，有效的保护客户的个人隐私。
**覆盖了算法、大数据、神经网络系统
我们选择这个行业里最**的实战派老师、从学习到实践
01机器学习基础
配置开发环境；学习回归算法，一维数据的 NumPy 和 Pandas 操作；二维数据的 NumPy 和 Pandas 操作；以及可视化库Matplotlib
02探索数据集
学习决策树和随机森林以及向量机算法。项目一探索数据集：利用统计分析工具对观测数据建立模型，分析科比生涯数据；项目二探索数据集：利用统计分析工具对观测数据建立模型，再用算法进行**欺诈检测；项目三决策树和随机森林数据处理：使用Kaggle分析泰坦尼克号获救指数。
03机器学习进阶
神经网络的学习，Tensorflow框架的使用，Mnist手写字体识别，PCA降维与SVD矩阵分解，以及聚类与集成算法
课程目录：
第一阶段：Python数据分析与建模库
01.Python快速入门
02.科学计算库Numpy
03.数据分析处理库Pandas
04.可视化库Matplotlib
05.Seaborn可视化库
第**段：机器学习经典算法
01.回归算法
02.决策树与随机森林
03.贝叶斯算法
04.Xgboost
05.支持向量机算法
06.时间序列AIRMA模型
07.神经网络基础
08.神经网络架构
09.PCA降维与SVD矩阵分解
10.聚类算法
11.推荐系统
12.Word2Vec
第三阶段：机器学习案例实战
01.使用Python分析科比生涯数据
02.案例实战-**欺诈检测
03.Python文本数据分析
04.Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
05.时间序列案例实战
06.Tensorflow框架
07.Mnist手写字体识别
08.Gensim中文词向量建模
09.探索性数据分析-赛事数据集分析
10.探索性数据分析-农粮数据分析
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发表于 2018-6-9 00:35:47
发表于 2018-6-11 10:42:22
