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更新時間:2024-12-28學習階段 | 學習內(nèi)容 |
人工智能之數(shù)學基礎(約6小時) |
1.微積分 2.線性代數(shù) 3.概率論與數(shù)理統(tǒng)計 |
數(shù)據(jù)庫基礎——關系型數(shù)據(jù)庫(約8小時) |
1.SQL入門及安裝 2.數(shù)據(jù)表及字段操作 3.SQL查詢、鏈接 4.SQL商業(yè)應用案例 |
數(shù)據(jù)庫基礎——非關系型數(shù)據(jù)庫(約5小時) |
1.MongoDB簡介 2.MongoDB的常用操作 3.MongoDB的使用 4.Python操作MongoDB |
人工智能之Python基礎篇(約5小時) |
1.Python的安裝與環(huán)境配置 2.Python的基礎與規(guī)范 3.Python的基本對象類型 4.Python語句 |
人工智能之Python進階篇(約5小時) |
1.函數(shù) 2.類與對象 3.庫與模塊 4.文件 5.錯誤與異常 |
人工智能之機器學習基礎篇(約10小時) |
1.Python機器學習算法庫Scikit-Learn入門介紹 2.Python統(tǒng)計分析基礎 3.SVD分解與主成分分析 4.線性回歸算法實現(xiàn) 5.嶺回歸、Lasso和彈性網(wǎng) 6.判別分析 7.梯度下降算法原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 8.邏輯回歸算法原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 9.貝葉斯算法原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 10.案例:泰坦尼克號生存預測 |
人工智能之機器學習進階篇(約20小時) |
1.KNN最近鄰元素分類器 2.時間序列模型 3.EM算法 4.聚類分析 5.決策樹模型的基本原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 6.集成算法入門 7.集成算法的Scikit-Learn實現(xiàn) 8.感知機模型基本原理 9.支持向量機基本原理與Scikit-Learn實現(xiàn) |
全面覆蓋同學晚自習時間
解決學員學習問題
攻克重難點知識
實時統(tǒng)計學員出勤情況
每個班2名助教+項目服務團隊
提升同學實時參與感
學員入學即簽訂具備法律效用的協(xié)議,同時與眾多企業(yè)達成人才供給合作關系,眾多實習和就業(yè)合作單位,確保每一名合格學員都有一個良好的就業(yè)機會。
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