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        • 交通自駕領域:

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        • 電商零售領域:

          倉儲物流智能導購和客服

        • 金融領域:

          智能投顧、智能客服、安防監控、金融監管

        • 個人助理領域:

          智能手機上的語音助理、語音輸入、家庭管家和陪護機器人

        人工智能

        強勢崛起  技術直擊眾多領域
        人工智能技術會被淘汰嗎?
        X

        數據分析

        數據分析-基礎內容、數據分析-模塊學習、數據分析-數據清洗、數據分析-特征工程和結果可視化、pyechart模塊動態可視化

        培養方向:
        理解隨機變量的數字特征的概念和性質;會利用性質計算隨機變量的數字特征;
        掌握數據分析涉及到的相關概念,了解如何獲取數據以及特征工程,熟悉相關模塊的使用;
        能夠認識數據、了解數據的合并、清洗、標準化與轉換等常用操作;
        了解可視化過程;圖形繪制;掌握Matplotlib模塊

        機器學習、深度學習

        詞云、分類算法、聚類算法、 回歸類算法、關聯算法、神經網絡的思想、 神經網絡的數學基礎、 神經網絡的最優化、 卷積神經網絡、 深度學習網絡模型
        培養方向:
        掌握常用的機器學習算法,深入接觸項目案例,在理解算法的基礎上,掌握算法在實際項目中的應用

        深度學習框架-Pytorch、深度學習框架

        張量、 數據準備、 深度學習網絡結構、 損失函數和優化器、 模型的保存和加載、 TensorFlow+PaddlePaddle

        培養方向:
        了解人工智能領域中主流的開發框架,如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch等......

        項目實戰及考核

        分析項目需求、數據清洗及補值、訓練數據模型、結果分析及預測

        培養方向:
        掌握人工智能領域中的圖像識別技術,對行業中流行的數據模型和算法有所了解......

        項目一:葡萄酒品質鑒定
        Python培訓項目-葡萄酒品質鑒定
        項目二:挖掘超市商品之間的隱秘關系
        Python培訓項目-挖掘超市商品之間的隱秘關系
        項目三:比價平臺數據爬取
        Python培訓項目-比價平臺數據爬取
        項目四:仿《易果生鮮》在線商城
        Python培訓項目-仿《易果生鮮》在線商城
        • 項目一

          葡萄酒品質鑒定

        • 項目二

          挖掘超市商品之間的隱秘關系

        • 項目三

          比價平臺數據爬取

        • 項目四

          仿《易果生鮮》在線商城

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