 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區1號【沈陽分部】：沈陽理工大學【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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本課程講解了機器學習基本概念，對訓練集，測試集，特征值，監督學習，實列監督學習，非監督學習，分類與回歸，在語音處理，圖像處理和計算機視覺，聲音識別和用自然語言處理方面的應用 人臉識別技術，銀行評估和價格預測。 幫助學員理解機器學習和深度學習
適用人群
機器學習愛好者，有一定的編程基礎，對python語言塾悉，或著轉行做人工智能轉化
課程簡介
本課程講解了機器學習基本概念，對訓練集，測試集，特征值，監督學習，實列監督學習，非監督學習，分類與回歸，在語音處理，圖像處理和計算機視覺，聲音識別和用自然語言處理方面的應用 人臉識別技術，銀行評估和價格預測。 幫助學員理解機器學習和深度學習
1深度學習介紹
2基本概念
3決策數算法
4決策數應用
5最鄰近規則分類KNN算法
6最鄰近規則分類KNN應肜
7支持向量機SVM上
8支持向量機SVM上應用
9簡單線形回歸上
10多元線性回歸
11多元線性回歸應用
12非線性回歸 Logistic Regression
13非線性回歸 Logistic Regression應用
14回歸中的相關度和決定系數
15Kmeans算法
16Kmeans應用
17Hierarchical clustering 層次聚類
18Hierarchical clustering 層次聚類應用
19神經網絡算法應用上
20神經網絡算法應用下
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