Python人工智能培训班

Python人工智能深度学习技术培训课程

课程内容：

监督学习

实训目标：

数据预处理、标记编码、线性回归、岭回归、多项式回归、估算房价、共享单车需求分布

课程内容：

分类器

实训目标：

简单分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、训练集和测试集、交叉验证、混淆矩阵、性能报告、评估汽车质量、验证曲线、学习曲线、估算收入阶层

课程内容：

预测建模

实训目标：

基于 SVM 的线性分类器、基于 SVM 的非线性分类器、类型数不平衡问题、置信度、最优超参数、事件预测器、估算交通流量

课程内容：

无监督学习

实训目标：

基于 k-means 算法的数据聚类、基于量化矢量的图像压缩、均值漂移聚类模型、基于凝聚层聚类的数据分组、聚类算法评价、基于 DBSCAN 算法的集群数自动估算、股票数据模式、客户细分模型

课程内容：

推荐引擎

实训目标：

数据处理函数包、机器学习流水线、寻找最近邻、KNN 分类器、KNN 回归器、欧式距离分数、皮尔逊相关系数、相似用户、电影推荐

课程内容：

文本分析

实训目标：

基于标记解析的数据预处理、词干提取、基于词形还原法的文本形式还原、基于分块法的文本划分、词袋模型、文本分类器、性别识别、情感分析、基于主题建模的文本模式识别

课程内容：

语音识别

实训目标：

读取绘制音频数据、时间域到频率域、音频信号生成、音乐合成、频域特征提取、隐马尔科夫模型、语音识别器

课程内容：

时间序列

实训目标：

时序转换、时序切分、时序操作、时序统计、隐马尔科夫模型、条件随机场、基于隐马尔科夫模型的股票数据分析

课程内容：

图像分析

实训目标：

OpenCV-Python、边缘检测、直方图均化、棱角检测、SIFT 特征点检测、Star 特征检测器、基于视觉码本和量化向量的特征创建、基于极端随机森林的图像分类器训练、对象识别器

课程内容：

时间序列

实训目标：

时序转换、时序切分、时序操作、时序统计、隐马尔科夫模型、条件随机场、基于隐马尔科夫模型的股票数据分析

课程内容：

人脸识别

实训目标：

视频采集和处理、基于 Haar 级联的人脸识别器、眼鼻检测器、主成分分析、核主成分分析、盲源分离、基于局部二值直方图的人脸识别器

课程内容：

深度神经网络

实训目标：

感知器、单层神经网络、深度神经网络、向量量化器、递归神经网络、字符可视化、光学字符识别器

课程内容：

高级可视化

实训目标：

3D 散点图、气泡图、动态气泡图、饼图、日期格式、直方图、热力图、动态模拟