map函数、filter函数、sorted函数、eval()、exec()函数 关联算法-掌握Apriori算法与FP-growth算法原理， 熟悉频繁项的挖掘与常用剪枝策略、 与关联规则 分类算法—掌握决策树算法、随机森林、KNN 、SVM及朴素贝叶斯算法原理，熟悉集成学习(Bagging、Boosing)对于分类算法的优化过程， 掌握数据降维方法应用 聚类算法—掌握Kmeans，理解聚类算法与分类算法的区别，理解聚类算法的优缺点 回归算法—主流回归模型，线性回归， 逻辑回归 LR 及其变种和扩展算法；梯度下降，逻辑回归优化问题的求解。
培养目标：
掌握常用的机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，掌握算法在实际项目中的应用。
人工智能—深度学习
基于PaddlePaddle深度学习框架讲解 深度学习正则化概述，模型拟合与过拟合问题 神经网络算法—垃圾邮件与反欺诈 图像识别技术—手写数字识别 强化深度学习—AlphaGo相关技术。
培养目标：
掌握 PaddlePaddle 基本概念，计算模型和原理；能够通过PaddlePaddle进行深度学习和模型构建与训练； 掌握训练过程优化方法与问题优化
人工智能-拓展课程
主流技术知识拓展
培养目标：
结合AI行业发展现状，拓展为前沿的AI技术，使学员开阔视野。
项目实战及考核
分析项目需求、数据清洗及补值、训练数据模型、结果分析及*测
培养目标：
掌握机器学习算法的匹配方法，深入理解算法原理与实现步骤。
知识延伸
课程描述
本课程由*精英教师团队研发，自2018年经教育部新工科深度学习师资培训班多次打磨迭代，理论讲解透彻深入，知识点层层递进，并形成了一课一练的有效学习模式。每节课程配套相应实践案例，从调参到补代码到写完整的模型一体化训练，帮助学习者摆脱纸上谈兵，学以致用。
前置知识
《
入门数学知识
Python基础
课程目标
计划开设深度学习课程的专业教师
希望夯实理论理解，帮助更有效实践的学习者
课程列表
Python入门 [实践：豆瓣电影爬取]
飞桨使用入门 [实践：波士顿房价*测]
机器学习入门 [实践：鸢尾花分类]
深度学习入门 [实践：手写数字识别]
卷积神经网络 [实践：猫狗分类]
计算机视觉应用 [实践：目标检测]
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