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容大教育人工智能課程大綱簡介

3000小時課程打磨 5層能力訓練模型 2次全新升級

  • 一、代碼級
  • 二、應用級
  • 三、工程級
  • 四、算法級
  • 五、專家級

第一階段 Python編程基礎

  • 可掌握的核心能力
  • 1、學的Python基礎編程語法;

    2、建立編程思維和面向對象思想。

  • 學習的目的及應用
  • 字符串排序、切割、逆置、猜數字、對問題的面向對象,飛機大戰游戲

第一階段主要內容

  • 01 計算機組成原理和開發環境

    02 基礎語法

    03 函數

    04 文件操作

    05 面向對象

    06 異常處理

    07 列表的操作性

    08 模塊

  • 09 數據類型轉換

    10 比較和關系運算符

    11 IF判斷語句

    12 字符串常見問題

    13 計算機組成原理和開發環境

    14 基礎語法

    15 函數

    16 文件操作

  • 17 面向對象

    18 異常處理

    19 列表的操作性

    20 模塊

    21 數據類型轉換

第二階段:學習機器學習的各種算法原理和技術

  • 可掌握的核心能力
  • 機器學習的算法基礎及Python代碼實現

  • 學習目的及應用
  • 1. 了解機器學習必須掌握的算法原理及Python代碼實現

    2. 利用Python代碼結合算法解決實際人工智能/機器學習業務分析預測

第二階段主要內容

  • 01. 數據挖掘和機器學習概述

    02. 快速理解數據挖掘和機器學習

    03. 數據挖掘方法論(CRISP-DM)

    04. 預測模型的構建和應用流程

    05. 機器學習算法及分類

    06. 數據挖掘與數據倉庫和OLAP

    07.數據挖掘和機器學習應用案例

    08. 數據理解和探索

  • 09. 描述性統計分析

    10. 分類變量的分析方法

    11. 連續變量的分析方法

    12. 機器學習十大經典算法原理與實現

    13. 特征工程

    14. 特征處理

  • 15. 特征選擇

    16. 降維

第三階段:學習機器學習過程中常用的技巧和方法

  • 可掌握的核心能力
  • 對數據準備、數據特征、數據模型的深入介紹及算法優化

  • 學習目的及應用
  • 1. 機器學習上升到工程應用

    2.能夠進行基本的算法評估與優化

第三階段主要內容

  • 01. 監督學習應用程序的步驟

    02. 實戰監督學習之樸素貝葉斯算法

    03. 實戰監督學習之決策樹原理介紹及代碼調用

    04. 邏輯回歸(LR)原理

    05. 邏輯回歸代碼實現

    06. 邏輯回歸正則化方法

    07. 邏輯回歸模型參數調優

    08. 邏輯回歸的多分類問題

  • 09. 支持向量機算法

    10. Kmeans算法的基本原理與實現

    11. 關聯規則的三個評價指標

    12. Apriori算法原理及代碼調用

    13. FP-growth算法原理及代碼調用

    14. 協同過濾的基本概念

    15. Bagging框架原理介紹

    16. Boosting框架原理介紹

  • 17. Stacking框架原理介紹

    18. 隨機森林RF算法原理及代碼調用

    19. GBDT算法原理及代碼調用

    20. xgboost算法原理及代碼調用

第四階段:簡化人工智能-機器學習的代碼實現

  • 可掌握的核心能力
  • 深度學習、自然語言等時下非常熱門的機器學習領域的算法講解

  • 學習目的及應用
  • 1. 簡化人工智能-機器學習的代碼實現

    2.大數據生態圈技術搭建與應用

第四階段主要內容

  • 01. 安裝和運行Scikit-learn

    02. Scikit-learn的基本功能

    03. Scikit-learn的數據降維處理

    04. Scikit-learn的模型選擇

    05. Scikit-learn 綜合實例

    06. 傳統神經網絡

    07. 卷積神經網絡

    08. 遞歸神經網絡

    09. TensorFlow環境的準備

  • 10. 可視化TensorFlow

    11. TensorFlow基礎知識

    12. 神經網絡的發展及其TensorFlow實現

    13. TensorFlow實現簡單的卷積網絡

    14. TensorFlow實現進階的卷積網絡

    15. 文本與圖像數據挖掘方法

    16. 大數據生態圈技術綜述(Hadoop\HIVE\HBase)

    17. Spark技術快速入門

  • 18. 大數據平臺下的人工智能具體應用

第五階段:項目實戰機器學習、數據分析、挖掘

  • 可掌握的核心能力
  • 大數據+人工智能及真實項目實戰,對時下流行且主流的人工智能/機器學習的項目為主線進行講解

  • 學習目的及應用
  • 對推薦系統、大數據下的人工智能應用有一個全面的理解與認識

第五階段主要內容

  • 項目實戰一:基于SVD協同過濾算法實現的電影推薦系統

    項目實戰二:基于NLP自然語言構建的文檔自動分類系統

    項目實戰三:實戰天貓雙11用戶商品推薦系統(大數據平臺,實時數據)

    項目實戰四、基于PySpark框架實現的豆瓣電影大數據分析及推薦系統

東方尚學人工智能講師團隊

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東方尚學優秀就業學員專欄

人工智能培訓優秀就業學員

  • 姓名
  • 就業公司
  • 就業薪資
  • 崗位
  • 學歷
  • 陳*
    北京**科技有限公司
    12000元
    大數據開發工程師
    大專
  • 陳*明
    杭州**(上海分公司)
    15000元
    大數據架構工程師
    大專
  • 馮*超
    上海**科技有限公司
    12500元
    大數據產品工程師
    大專
  • 郭*筱
    上海**計算機數據服務有限公司
    20000元
    大數據平臺資深工程師
    大專
  • 李*
    上海**網絡科技
    12000元
    大數據專業講師
    大專
  • 張*浩
    上海**信息科技有限公司
    20000元
    大數據分析負責人
    本科
  • 張*瀚
    **在線(北京)科技有限公司
    23000元
    大數據架構高級工程師
    大專
  • 張*
    **在線(北京)科技有限公司
    13000元
    大數據開發工程師
    本科
  • 周*宇
    深圳**國際數據有限公司
    18000元
    大數據分析師
    大專
  • 李*松
    北京**智能科技有限公司
    16000元
    大數據開發工程師
    大專
  • 陳*
    **金融信息服務有限公司
    11000元
    大數據應用開發工程師
    大專
  • 衡*亮
    北京**時代科技有限公司
    13000元
    運維開發工程師(大數據)
    大專
  • 劉*遠
    **國際旅游運營集團
    19000元
    大數據開發工程師
    大專
  • 陳*航
    上海***網絡技術有限公司
    25000元
    軟件工程師
    本科
  • 王*
    上海**網絡科技股份有限公司
    17000元
    大數據客戶工程師
    本科
  • 韓*斌
    上海**信息科技有限公司
    16000元
    大數據開發工程師
    本科
  • 高*慶
    上海**教育科技有限公司
    22000元
    大數據開發工程師
    本科
  • 劉*遠
    **有限責任公司
    15000元
    市場大數據分析
    本科
  • 謝*婷
    上海**系統技術有限公司
    14000元
    大數據業務分析師
    本科
  • 王*
    **網絡
    21000元
    資深大數據測試工程師
    本科

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