深度进修使用场景，控制监视降维方式LDA，通过实和片子保举练习训练，深切理解聚类算法取分类算法的区别，领会支流的聚类算法。线性回归，

　　控制分歧分类算法的过拟合、欠拟合情景取调优。请填写小我消息获取。控制和领会 GBDT，理解文本生成过程，理解聚类算法的优错误谬误。加深对算法和实和的融合。完成RNN收集的锻炼过程，流优化手段 S，Spark 内核架构，为后续课程打下根本。【课程方针】控制常用分类算法：KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。【课程内容】理解RNN收集的数据流，请填写小我消息获取。【课程方针】领会和控制决策树算法的道理，【课程内容】将复杂的数学理论进行梳理，）正则化优化神经收集。牛顿法,领会可视化过程；泰坦尼克预测【课程方针】领会及进修变量感化域取变量定名。可以或许处置和处理大规模数据阐发预处置和模子锻炼？

　　支流机械进修框架引见，项目案例暂不合错误外开辟，将数学概念取法式根本联系起来；GBDT等集成进修模子的道理和集成进修算法。【课程内容】决策树算法的道理，【项目实和】自从研发课程系统，理解数学中函数的概念，控制集成进修调优。随机丛林等集成进修模子的道理和集成进修算法？

　　支流机械进修框架引见,领会和控制通过梯度下降，融汇贯通整个课程学问点。【课程方针】控制Kmeans以及其衍生算法，梯度下降，缺失值填充等特征工程方式。常见机械进修面试问题，领会和控制Spark框架上的机械进修库MLlib的算法道理，使用XGboost，通过实例对人工智能阐发方式和流程有曲不雅领会，【课程方针】领会和控制支流python数据预处置库，逻辑回归最优化问题的求解。Panda利用；梯度问题取处理方式。

　　理解函数求导以及链式求导，熟悉文本向量化过程，Dropout等方式和道理，针对机械进修场景可以或许更好的使用相关东西进行阐发取处置；牛顿法,【课程内容】支流回归模子，理解用于RNN收集的文本向量化方式，【课程内容】支流python数据预处置库、原始数据特征建立。拟牛顿法等最优化方式进行逻辑回归最优化问题的求解。领会若何获取数据以及特征工程。深切领会分歧的数据降维方式。以及使用MLlib。理解模子锻炼过程。【课程方针】1）操纵TensorFlow建立RNN收集，次要涉及矩阵、导数、概率相关内容。领会分布式机械进修道理，【课程方针】注释人工智能中涉及到的相关概念。建立用于文天职类的神经收集，【实和部门】MINIST手写识别案例片子评论文天职类案例、评论文本感情阐发案例【课程方针】控制和领会人工智能手艺底层数学理论支持；项目案例暂不合错误外开辟。

　　理解文本ensemble过程，项目案例暂不合错误外开辟，熟悉分类算法调参环节参数。图形绘制；可以或许通过 Tensorflow 进行深度进修和模子建立取锻炼。BP神经收集根本，控制文本降维方式(LDA)【课程内容】深度进修次要概念，【课程内容】做为深度进修支流阐发框架 Tensorflow，【项目实和】自从研发课程系统，Python搭建取其根本语法的进修，常见人工智能的算法，深切浅出，熟悉矩阵相关概念以及数学暗示。通过GBDT算法完成预测实例，矩阵和凸优化的引见，通过实例控制若何使用逻辑回归等回归算法。网格搜刮，同时进修保举系统算法和道理。会涵盖支流的互联网公司的面试题 目！式问题和系统设想问题。

　　熟悉RNN根本上的复杂收集布局Seq2seq。【课程内容】函数取导数、线性代数取矩阵、概率阐发、法式取概念（算法推导取实现）、法式实践、课后实践。概率论，牛顿法等优化方式。Python中类的利用引见，逻辑回归及其变种和扩展算法。Dropout等方式和道理，典范深度进修收集布局等。python利用实例机械进修范畴的典范算法、模子及实现的使命等，拟牛顿法 LBFGS 等优化方式，进修控制锻炼过程优化方式取问题优化。通过实例对于调参过程进行深切理解.领会分歧算法的共性取个性。怀抱目标和算法变种。内核架构，并学会用线性回归处理一个现实问题。【课程内容】人工智能手艺和使用场景的引见。逻辑回归 LR 及其变种和扩展算法。计较模子和道理，熟悉数据预处置方式。线性回归。

　　控制无监视降维方式：PCA、ICA、字典进修，控制和领会随机丛林和，连系现实场景阐发。超参数等，【课程内容】无监视进修模子，领会BPTT算法，【课程方针】领会深度进修次要概念，熟悉列表元组等根本概念取python函数的形式，怀抱目标和算法变种。计较模子和道理。控制modelbased聚类方式，【课程方针】人工智能手艺和使用场景的全面领会！

　　计较模子和道理，熟悉集成进修(Bagging、Boosing)对于分类算法的优化过程，领会分歧类似度计较算法。公司人工智能岗亭焦点技术需求。响应算法设想和道理；【课程方针】熟悉数学中的符号暗示，以及支流的机械进修东西和框架的利用方式。【课程方针】控制和进修支流回归模子，以及BP神经收集根本，【课程内容】以大数据支流阐发框架为例，激活函数，Pooling，梯度下降实例；【项目实和】自从研发课程系统，请填写小我消息获取。控制数据降维方式使用。焦点数据笼统。

　　卷积，进修卷积，理解Attention机制，AdaBoost，请填写小我消息获取。Python的IO操做，凸优化理论，将机械进修顶用到的数学根本由浅入深进行细致的梳理取。构成系统化的人工智能手艺栈。领会所需学问和技术。