本學(xué)習(xí)培訓(xùn)實(shí)踐活動(dòng)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(hào)實(shí)踐活動(dòng)，及其對(duì)全新的人工智能技術(shù)算法的發(fā)展趨勢(shì)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)，人工智能技術(shù)行業(yè)常見(jiàn)算法，并且能夠 在實(shí)戰(zhàn)演練中運(yùn)用深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)處理工作上的具體難題，進(jìn)而協(xié)助公司在人工智能技術(shù)時(shí)期技?jí)喝盒壅嫉弥鲃?dòng)權(quán)。
1根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的分類器
原理
排列計(jì)劃方案
立即獲取標(biāo)準(zhǔn)
間接性獲取標(biāo)準(zhǔn)
2分類算法：貝葉斯算法
應(yīng)用領(lǐng)域簡(jiǎn)述
貝葉斯定理
貝葉斯算法分類器的來(lái)歷
樸素貝葉斯分類器
貝葉斯算法信心互聯(lián)網(wǎng)
3支持向量機(jī)
為何支持向量機(jī)廣受五星好評(píng)
從邏輯回歸到支持向量機(jī)
較大邊沿平面圖
結(jié)構(gòu)更高級(jí)的分類器的重要：核函數(shù)
核函數(shù)的多種多樣挑選
應(yīng)用支持向量機(jī)來(lái)歸類
如何選擇好的實(shí)體模型：邏輯回歸，支持向量機(jī)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4聚類算法算法：層次聚類
基礎(chǔ)凝聚力層次聚類算法
多肽鏈和全鏈，組均值
層次聚類的關(guān)鍵難題
層次聚類優(yōu)勢(shì)與缺陷剖析
案例學(xué)習(xí)培訓(xùn)和課堂練習(xí)：商品聚類算法
5根據(jù)相對(duì)密度的聚類算法
應(yīng)用情景
DBSCAN算法詳細(xì)說(shuō)明
相對(duì)密度聚類算法的應(yīng)用
6概率圖模型
隱馬爾可夫?qū)嶓w模型
馬爾科夫隨飛機(jī)場(chǎng)
條件隨機(jī)場(chǎng)
7人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
從邏輯回歸到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人的大腦和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
感知器實(shí)體模型
感知器能處理亦或是難題嗎？
多層感知器
深層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
設(shè)計(jì)方案深層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的佳實(shí)踐
地理位置 Location
