上海大数据与人工智能培训

课程简介：

本学习培训实践活动与基础理论并举，根据基础理论解读，算法论述，算法可用情景，实例分析和编号实践活动，及其对全新的人工智能算法的发展趋势和网络的剖析和详细介绍，使学生不但把握深度学习，人工智能行业常见算法，并且能够 在实战演练中运用深度学习人工智能处理工作上的具体难题，进而协助公司在人工智能时期技压群雄占得主动权

课程大纲：
1人工智能和深度学习概述
人工智能发展历程
应用领域概述：如图像识别技术，文本分析，算法
近期成效概述：如增强学习，生成式对抗网络，根据低动能的互联网，one-shotleaning
软件框架概述，如sparkML，sklean，tensorflow，caffe，Theano
2线性回归
根据图型形象化展现线性回归算法
线性回归算法详细说明—成本函数和主要参数升级涵数
设备是如何学习?--梯度下降算法详细描述
学的“快”和“好”--学习率的衡量与佳实践
维持同样的“起跑点”的神器-FeatureScaling
多自变量线性回归模型详细介绍
3多项式回归模型
真实的世界 不都是线形的--怎样解决更繁杂的情景
物极必反--模型的太过拟合和拟合不够
训炼一个“正好”模型的佳实践
模型的好坏的评定
4逻辑回归
逻辑回归模型和情景概述
线形匪类器与离散系统支持向量机
激活函数的多种多样挑选
costfunction的转变
5多归类的逻辑回归
one-hotencoding
二种多归类的计划方案
one-vs-all计划方案
soft-max计划方案
六分类算法：决策树算法
归类与聚类算法
决策树算法特性和基本原理
创建决策树算法
好区划的衡量：信息熵的运用
模型的太过拟合和拟合不够
模型好坏的评定
7组成方式 
组成归类的基本概念
偏倚-方差分解
随机森林
成袋方式 
8聚类算法算法：K-means
无监督学习和无监督学习较为
非监管模型情景举例说明
图型展现K-means的训炼全过程
二步完成K-means算法
K的选择问题
K-means算法造成部分佳及佳实践

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