  机器学习与深度学习实战培训

一
机器学习

一、大数据介绍

二、机器学习、人工智能及深度学习趋势介绍

三、深度学习、深度学习框架介绍

四、开发语言与深度学习

五、流行开发语言Python与机器学习渊源

六、环境搭建方法与开发环境搭建方法

七、机器学习环境搭建

案例研讨：大数据分析与机器学习、人工智能及深度学习

机器学习系统架构

一、Python核心编程技巧与技能提升

二、Python科学计算库应用

三、数据可视化与数据呈现

四、数据处理与数据清洗

五、实战一：数据处理实战

案例研讨：Pyhton程序与数据处理

二
机器学习

一、机器学习算介绍

二、算法与应用讲解

三、SK-learn机器学习库讲解

四、SK-learn机器学习与算法应用

五、数据、算法、框架应用

六、公用数据使用技巧

七、机器学习算法应用

八、案例：机器学习算法案例一

九、案例：模型建模案例分享二

案例研讨：算法学习、框架学习

案例练习：机器学习库与算法训练

机器学习数据库

一、机器学习数据准备

二、公共数据库使用与算法应用

三、数据标准化处理

数据准备、数据清洗、数据标准化、数据应用

案例训练：公共数据库数据训练

三
深度学习

一、深度学习与TensorFlow简介

二、TensorFlowOnSpark简介

三、卷积神经网络简介

四、TensorFlow实现卷积神经网络

五、循环神经网络简介

六、TensorFlow实现循环神经网络

七、TensorFlow深度学习实战

八、Tensorflow构建回归模型

九、Tensorflow深度学习模型

案例研讨：大数据分析与深度学习关系？

深度学习与人工智能

一、Tensorflow打造RNN网络模型

二、Tensorflow项目实战验证识别

三、人工智能简介

四、人工智能趋势及关键技术

五、openCV图像处理

六、案例：深度学习与人脸识别

七、案例：深度学习高级应用案例