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人工智能黃金時代已來臨！

2017年3月5日“人工智能”正式寫入2017政府工作報告，嶄新的時代來了！Python憑借超高的開發(fā)效率與豐富的類庫，加碼無人駕駛、個人助理、金融、電商、醫(yī)療、教育等各大領(lǐng)域。預(yù)計2030年人工智能將造就七萬億美元規(guī)模的大市場，而Python就是人工智能七萬億市場的未來。

 人工智能八大應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能課程大綱/實(shí)戰(zhàn)

第一部分 機(jī)器學(xué)習(xí)概念理解與基本知識
第一章 機(jī)器學(xué)習(xí)介紹與算法一覽
1.0 本課內(nèi)容概述
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)概念
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念
1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)基本流程與工作環(huán)節(jié)
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)中的評估指標(biāo)
1.5 機(jī)器學(xué)習(xí)算法一覽

第二部分 線性回歸與邏輯回歸
第一章 回歸問題與應(yīng)用
1.1 線性模型、線性回歸與廣義線性模型
1.2 邏輯回歸
1.3 工程應(yīng)用經(jīng)驗
1.4 數(shù)據(jù)案例講解

第三部分 樹模型初步與進(jìn)階
第一章 支持向量機(jī)（上）
1.1 本章概述
1.2 二分類線性可分支持向量機(jī)
1.3 二分類線性不可分支持向量機(jī)
1.4 多分類支持向量機(jī)
1.5 SVM工具包介紹

第二章 支持向量機(jī)（下）
2.1 本章概述
2.2 SVM對偶形式
2.3 核函數(shù)以及核技巧
2.4 非線性支持向量機(jī)

第三章 最大熵與 EM 算法
3.1 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)回顧（上）
3.2 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)回顧（下）
3.3 熵
3.4 最大熵模型
3.5 EM算法
2.5 支持向量回歸

第四部分 支持向量機(jī)初步與進(jìn)階
第一章 支持向量機(jī)（上）
1.1 本章概述
1.2 二分類線性可分支持向量機(jī)
1.3 二分類線性不可分支持向量機(jī)
1.4 多分類支持向量機(jī)
1.5 SVM工具包介紹

第二章 支持向量機(jī)（下）
2.1 本章概述
2.2 SVM對偶形式
2.3 核函數(shù)以及核技巧
2.4 非線性支持向量機(jī)
2.5 支持向量回歸

第五部分 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之特征工程與模型調(diào)優(yōu)
第一章 機(jī)器學(xué)習(xí)與特征工程方法（上）
1.1 本章概述
1.2 特征工程概述與意義
1.3 基本數(shù)據(jù)處理
1.4 常見特征工程
1.5 特征選擇方法

第二章 機(jī)器學(xué)習(xí)與特征工程方法（下）
2.1 數(shù)據(jù)分析與處理工具（numpy 與 pandas）初步
2.2 數(shù)據(jù)分析與處理工具（numpy 與 pandas）進(jìn)階
2.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
2.4 可視化技能
2.5 了解數(shù)據(jù)分布

第三章 模型調(diào)優(yōu)與模型融合
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)問題場景分析
3.2 模型(超參數(shù))選擇
3.3 模型融合與優(yōu)化

第六部分 無監(jiān)督算法
第一章 聚類算法
1.1 K-means/K-Medoid
1.2 層次聚類
1.3 GMM

第二章 降維與度量學(xué)習(xí)
2.1 K近鄰
2.2 主成分分析
2.3 低維嵌入

第三章 無監(jiān)督與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
3.1 購物籃分析
3.2 頻繁集
3.3 Apriori
3.4 FP-Tree

第七部分 概率機(jī)器學(xué)習(xí)模型初步與進(jìn)階
第一章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
1.1 樸素貝葉斯
1.2 有向分離
1.3 馬爾科夫模型

第二章 隱馬爾科夫模型 HMM
2.1 概率計算問題
2.2 參數(shù)學(xué)習(xí)問題
2.3 狀態(tài)預(yù)測問題

第三章 主題模型
3.1 pLSA
3.2 共軛先驗分布
3.3 LDA

第八部分 電商推薦系統(tǒng)
第一章 電商推薦系統(tǒng)
1.1 基于內(nèi)容的推薦
1.2 協(xié)同過濾
1.3 隱語義模型
1.4 用戶行為序列建模

第九部分 機(jī)器學(xué)習(xí)工具與案例講解
第一章 常用機(jī)器學(xué)習(xí)工具實(shí)戰(zhàn)
1.1 sklearn 板塊介紹
1.2 組裝與建模流程搭建

第二章 機(jī)器學(xué)習(xí)高級工具與建模實(shí)戰(zhàn)
2.1 xgboost 使用方法與高級功能
2.2 lightGBM 使用方法與高級功能

第三章 機(jī)器學(xué)習(xí)案例精講
3.1 數(shù)據(jù)分析
3.2 特征工程
3.3 特征選擇
3.4 建模與優(yōu)化等環(huán)節(jié)

項目實(shí)戰(zhàn)：

1、機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)
所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都配以相應(yīng)的案例實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容，結(jié)合Notebook更好的進(jìn)行案例可視化展示，理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用與建模流程。

2、經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)實(shí)戰(zhàn)
基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，對目標(biāo)任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)建模，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始到建模評估分析，一步步完成整個數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。

3、深度學(xué)習(xí)項目實(shí)戰(zhàn)
結(jié)合當(dāng)下熱門AI框架進(jìn)行計算機(jī)視覺與自然語言處理項目實(shí)戰(zhàn)，從零開始構(gòu)建數(shù)據(jù)源與網(wǎng)絡(luò)模型完成實(shí)際任務(wù)。

4、爬蟲與Python Web框架實(shí)戰(zhàn)
使用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲，抓取知名網(wǎng)站的各類需求數(shù)據(jù)，全程實(shí)戰(zhàn)講解。使用Flask框架進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)企業(yè)大型網(wǎng)站開發(fā)而設(shè)計。

當(dāng)你因為房東漲房租而無奈奔走時，他們，正在使用自己研發(fā)的智能APP出入城市CBD。

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