教學優勢
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Python、Spark和TensorFlow人工智能培訓
| 第一天 模塊一： 人工智能的行業應用與發展 |
1.人工智能的行業圖譜和行業發展割析 2.人工智能結合大數據的行業應用案例 3.人工智能在“互聯網+”領域的應用 4.人工智能在制造業領域的應用 5.人工智能在金融、消費領域的應用 |
| 模塊二： Python數據挖掘快速入門 |
1.Python語言基礎快速入門 2.科學計算庫Numpy 3.數據分析處理庫Pandas 4.可視化庫Matplotlib 5.人工智能必備Python基礎 |
| 模塊三： Scikit-learn實戰 |
1.Scikit-learn庫介紹 2.Scikit-learn安裝 3.基于Scikit-learn的常用挖掘算法實戰 4.基于Scikit-learn數據挖掘流程 — 數據讀取 —數據標準化 —特征提取 —升維和降維 |
| 模塊四： python基于Spark的數據挖掘實戰 |
1.Spark Mllib介紹 2.Spark mllib 實現K-means應用 3.Spark mllib 實現貝葉斯應用 4.Spark mllib 實現決策時應用 5.Spark mllib 實現隨機森林應用 6.基于Spark mllib實現信用卡挖掘模型應用 |
| 第二天： 模塊五： TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(1) |
1.TensorFlow: 一個Al深度學習框架的概述 2.TensorFlow深度學習平臺的工作機制和系統架構 3.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用 4.TensorFlow的應用場景和應用案例 |
| 模塊六： TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(2) |
1.TensorFlow CNN應用操作 2.TensorFlow LSTM應用操作 3.TensorFlow在圖像識別的實驗操作 4.基于TensorFlow的可視化工具：5.Tensorboard簡介 6.Tensorboard的部署、配置和應用界面操作 7.基于TensorFlow和Tensorboard進行實驗操作 |
| 模塊七： Keras人工智能平臺應用實踐 |
1.業界常用的AI平臺：Keras人工智能平臺架構 2.Keras Al平臺的部署與配置 3.Keras技術實現與工作機制 4.Keras實驗操作 |
| 模塊八： 人工智能應用案例介紹 |
1.人工智能在金融行業的使用案例介紹 2.人工智能在保險行業的使用介紹 3.人工智能實現機器人的案例介紹 |
