中科信软AI工程师培训，AI技术支持，AI技术咨询
发布机构：
北京中科信软科技有限公司
发布时间：2020-09-15
| 主题 | 课程安排 |
| 人工智能初览 | 人工智能基本概念 人工智能的核心技术 人工智能的应用领域介绍
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| 第几阶段 初探机器学习 | 1. 机器学习要解决的问题 2. 有监督无监督问题 3. 机器学习能做什么 4. 感知器-线性分类 5. 线性回归原理,推导 6. 实例：预测泰坦尼克船员能否获救 7. K近邻算法原理 8. K近邻算法代码实现 9. 实例：使用K近邻算法测试约会对象 |
| 第二阶段 机器学习基础算法 | 1. 逻辑回归算法原理,推导 2. 逻辑回归代码实现 3. 多分类问题解决方案 4. 一对一分类,一对多分类 5. 决策树算法模型 6. 熵原理,信息增益 7. 决策树构建 8. 决策树代码实现 9. 贝叶斯算法原理 10. 贝叶斯代码实现 11. 实例1：使用贝叶斯分类器打造拼写检查器 12. 实例2：垃圾邮件分类任务
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| 第三阶段 机器学习进阶算法 | 1. Adaboosting算法原理 2. Boosting机制,优势分析 3. 自适应增强算法代码实现 4. 实例：使用集成算法改进泰坦尼克号预测 5. 线性支持向量机算法原理推导 6. 支持向量机核变换推导 7. SMO求解支持向量机 8. SMO算法代码实现 9. 随机森林算法原理 10. 使用随机森林衡量选择特征标准 11. 实例：使用随机森林改进泰坦尼克获救预测 12. 聚类算法综述 13. K-MEANS与DBSCAN算法讲解 |
| 第四阶段 机器学习实战项目 | 1. HTTP日志流量数据分析 2. 特征提取 3. 预处理，归一化 4. 分类解决方案 5. 聚类解决方案 6. 二分图，转移矩阵原理 |
| 第五阶段 深度学习基础 | 1. 人工智能深度学习历史发展及简介 2. 得分函数 3. 损失函数 4. 正则化 5. Softmax分类器原理 6. 较优化问题 7. 梯度下降 8. 反向传播 |
| 第六阶段 深度学习进阶 神经网络 | 1. 神经网络原理 2. 激活函数 |
等................课程
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