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人工智能

強勢崛起  技術直擊眾多領域
人工智能技術會被淘汰嗎?
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數據分析

數據分析-基礎內容、數據分析-模塊學習、數據分析-數據清洗、數據分析-特征工程和結果可視化、pyechart模塊動態可視化

培養方向:
理解隨機變量的數字特征的概念和性質;會利用性質計算隨機變量的數字特征;
掌握數據分析涉及到的相關概念,了解如何獲取數據以及特征工程,熟悉相關模塊的使用;
能夠認識數據、了解數據的合并、清洗、標準化與轉換等常用操作;
了解可視化過程;圖形繪制;掌握Matplotlib模塊

機器學習、深度學習

詞云、分類算法、聚類算法、 回歸類算法、關聯算法、神經網絡的思想、 神經網絡的數學基礎、 神經網絡的最優化、 卷積神經網絡、 深度學習網絡模型
培養方向:
掌握常用的機器學習算法,深入接觸項目案例,在理解算法的基礎上,掌握算法在實際項目中的應用

深度學習框架-Pytorch、深度學習框架

張量、 數據準備、 深度學習網絡結構、 損失函數和優化器、 模型的保存和加載、 TensorFlow+PaddlePaddle

培養方向:
了解人工智能領域中主流的開發框架,如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch等......

項目實戰及考核

分析項目需求、數據清洗及補值、訓練數據模型、結果分析及預測

培養方向:
掌握人工智能領域中的圖像識別技術,對行業中流行的數據模型和算法有所了解......

項目一:葡萄酒品質鑒定
Python培訓項目-葡萄酒品質鑒定
項目二:挖掘超市商品之間的隱秘關系
Python培訓項目-挖掘超市商品之間的隱秘關系
項目三:比價平臺數據爬取
Python培訓項目-比價平臺數據爬取
項目四:仿《易果生鮮》在線商城
Python培訓項目-仿《易果生鮮》在線商城
  • 項目一

    葡萄酒品質鑒定

  • 項目二

    挖掘超市商品之間的隱秘關系

  • 項目三

    比價平臺數據爬取

  • 項目四

    仿《易果生鮮》在線商城

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