上海大數(shù)據(jù)與人工智能培訓(xùn)

課程簡介：

本學(xué)習(xí)培訓(xùn)實(shí)踐活動與基礎(chǔ)理論并舉，根據(jù)基礎(chǔ)理論解讀，算法論述，算法可用情景，實(shí)例分析和編號實(shí)踐活動，及其對全新的人工智能算法的發(fā)展趨勢和網(wǎng)絡(luò)的剖析和詳細(xì)介紹，使學(xué)生不但把握深度學(xué)習(xí)，人工智能行業(yè)常見算法，并且能夠 在實(shí)戰(zhàn)演練中運(yùn)用深度學(xué)習(xí)人工智能處理工作上的具體難題，進(jìn)而協(xié)助公司在人工智能時(shí)期技壓群雄占得主動權(quán)

課程大綱：
1人工智能和深度學(xué)習(xí)概述
人工智能發(fā)展歷程
應(yīng)用領(lǐng)域概述：如圖像識別技術(shù)，文本分析，算法
近期成效概述：如增強(qiáng)學(xué)習(xí)，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)低動能的互聯(lián)網(wǎng)，one-shotleaning
軟件框架概述，如sparkML，sklean，tensorflow，caffe，Theano
2線性回歸
根據(jù)圖型形象化展現(xiàn)線性回歸算法
線性回歸算法詳細(xì)說明—成本函數(shù)和主要參數(shù)升級涵數(shù)
設(shè)備是如何學(xué)習(xí)?--梯度下降算法詳細(xì)描述
學(xué)的“快”和“好”--學(xué)習(xí)率的衡量與佳實(shí)踐
維持同樣的“起跑點(diǎn)”的神器-FeatureScaling
多自變量線性回歸模型詳細(xì)介紹
3多項(xiàng)式回歸模型
真實(shí)的世界 不都是線形的--怎樣解決更繁雜的情景
物極必反--模型的太過擬合和擬合不夠
訓(xùn)煉一個(gè)“正好”模型的佳實(shí)踐
模型的好壞的評定
4邏輯回歸
邏輯回歸模型和情景概述
線形匪類器與離散系統(tǒng)支持向量機(jī)
激活函數(shù)的多種多樣挑選
costfunction的轉(zhuǎn)變
5多歸類的邏輯回歸
one-hotencoding
二種多歸類的計(jì)劃方案
one-vs-all計(jì)劃方案
soft-max計(jì)劃方案
六分類算法：決策樹算法
歸類與聚類算法
決策樹算法特性和基本原理
創(chuàng)建決策樹算法
好區(qū)劃的衡量：信息熵的運(yùn)用
模型的太過擬合和擬合不夠
模型好壞的評定
7組成方式 
組成歸類的基本概念
偏倚-方差分解
隨機(jī)森林
成袋方式 
8聚類算法算法：K-means
無監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)較為
非監(jiān)管模型情景舉例說明
圖型展現(xiàn)K-means的訓(xùn)煉全過程
二步完成K-means算法
K的選擇問題
K-means算法造成部分佳及佳實(shí)踐

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