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課程概述

本六天全面課程集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘及視覺處理三大核心技能領(lǐng)域,旨在培訓(xùn)學(xué)員掌握現(xiàn)代人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)和應(yīng)用。由機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論出發(fā),逐漸涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型評估與優(yōu)化,以及實踐操作等多個重要環(huán)節(jié),為學(xué)員提供一套完整的AI技能培訓(xùn)。

課程對象

  • 對AI技術(shù)感興趣的初學(xué)者
  • 計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)及相關(guān)專業(yè)的在校學(xué)生
  • 想要轉(zhuǎn)行AI領(lǐng)域的IT工程師和數(shù)據(jù)分析師

課程目標(biāo)

  1. 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論及常用算法
  2. 了解并能應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技巧進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理
  3. 學(xué)會使用OpenCV進(jìn)行基礎(chǔ)的圖像處理和人臉識別
  4. 能基于真實案例進(jìn)行模型的構(gòu)建、優(yōu)化和評估

課程收益

  • 獲取系統(tǒng)性AI知識體系和實踐經(jīng)驗
  • 掌握工業(yè)界常用的AI工具和庫
  • 有能力獨立完成數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建任務(wù)
  • 增強(qiáng)簡歷亮點,提升職場競爭力

課程時長6天

課程大綱

章節(jié)內(nèi)容
第一天 機(jī)器學(xué)習(xí)概述和特征工程機(jī)器學(xué)習(xí)概述
理解分類和回歸
機(jī)器學(xué)習(xí)流程
sklearn模塊簡介
sklearn中數(shù)據(jù)集解析
理解數(shù)據(jù)集劃分
評價指標(biāo)分析
回歸模型的評價指標(biāo)
理解混淆矩陣
混淆矩陣指標(biāo)解析
ROC曲線繪制
理解過擬合和欠擬合
模型的保存和加載
特征工程概述
one-hot編碼
標(biāo)簽數(shù)值化
特征預(yù)處理
特征標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化
連續(xù)型變量離散化
特征降維之過濾式
樣本不均衡問題
特征工程案例實戰(zhàn)
第二天 主成分分析、Knn、決策樹和隨機(jī)森林主成分分析PCA概念
PCA原理
案例圖像降維
因子分析原理分析
sklearn實現(xiàn)因子分析
KNN算法原理
sklearn實現(xiàn)KNN
Knn案例解析
Knn參數(shù)調(diào)優(yōu)
KNN實現(xiàn)回歸模型
決策樹原理解析
決策樹構(gòu)造實例
sklearn實現(xiàn)決策樹
決策樹超參數(shù)調(diào)優(yōu)
交叉驗證和網(wǎng)格搜索
決策樹案例解析-紅酒分析
隨機(jī)森林算法解析
隨機(jī)森林參數(shù)調(diào)優(yōu)
案例-乳腺癌分類
隨機(jī)森林實現(xiàn)回歸
第三天 線性回歸和邏輯回歸? 一元線性回歸理論推導(dǎo)
估算系數(shù)和評估指標(biāo)
sklearn實現(xiàn)線性回歸
多元線性回歸
參數(shù)調(diào)優(yōu)
多項式回歸
理解正則化
嶺回歸
? Lasso回歸
超參數(shù)調(diào)優(yōu)
關(guān)于梯度下降
sklearn實現(xiàn)梯度回歸
邏輯回歸原理解析
sklearn實現(xiàn)邏輯回歸
邏輯回歸參數(shù)調(diào)優(yōu)
第四天 支持向量機(jī)、聚類算法核樸素貝葉斯? 線性SVM支持向量機(jī)原理推導(dǎo)
SVM算法實現(xiàn)
非線性SVM和核函數(shù)
超參數(shù)調(diào)優(yōu)
多項式核函數(shù)
K-MEANS算法解析
K-MEANS算法實現(xiàn)
? 聚類算法實現(xiàn)降維
樸素貝葉斯原理
多項式樸素貝葉斯
伯努利樸素貝葉斯
高斯樸素貝葉斯
案例解析:文本分類
案例解析:垃圾郵件分類
第五天 集成分析核文本分析? 文本特征提取
jieba中文分詞
tf-idf逆文檔頻率
文本清洗
案例實戰(zhàn):酒店推薦
AdaBoost算法解析
sklearn中AdaBoost算法實現(xiàn)
? sklearn中AdaBoost算法調(diào)參
GBDT算法解析
sklearn中GBDT算法實現(xiàn)
XGBoost算法解析
sklearn中XGBoost算法實現(xiàn)
sklearn中XGBoost算法調(diào)參
第六天 OpenCV視覺分析? OpenCV概述
基本操作和色彩空間
繪制基本圖形
圖像基本操作
視頻捕獲
圖像仿射變化
給圖像打馬賽克
? 圖像腐蝕和膨脹
開運算、閉運算和濾波
canny邊緣檢測
圖像輪廓
模板匹配
人臉識別和替換
攝像頭人臉捕獲
案例實戰(zhàn):車牌捕獲和識別
培訓(xùn)咨詢

發(fā)表回復(fù)

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