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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

人工智能、機器學習& TensorFlow+Keras框架實踐培訓大綱

人工智能初覽
人工智能基本概念
人工智能的核心技術
人工智能的應用領域介紹
第一階段 初探機器學習 1. 機器學習要解決的問題2. 有監督無監督問題
3. 機器學習能做什么
4. 感知器-線性分類
5. 線性回歸原理,推導
6. 實例：預測泰坦尼克船員能否獲救
7. K近鄰算法原理
8. K近鄰算法代碼實現
第二階段 機器學習基礎算法 1. 邏輯回歸算法原理,推導
2. 邏輯回歸代碼實現
3. 多分類問題解決方案
4. 一對一分類,一對多分類
5. 決策樹算法模型
6. 熵原理,信息增益
7. 決策樹構建
8. 決策樹代碼實現
9. 貝葉斯算法原理
10. 貝葉斯代碼實現
第三階段 機器學習進階算法 1. 自適應增強算法代碼
2. 線性支持向量機算法原理推導
3. 支持向量機核變換推導
4. SMO求解支持向量機
5. 隨機森林算法原理
6. 使用隨機森林衡量選擇特征標準
7. 實例：使用隨機森林改進泰坦尼克獲救預測
8. 聚類算法綜述
9. K-MEANS與DBSCAN算法講解
第四階段 機器學習實戰項目 1. 特征提取
2. 預處理，歸一化
3. 分類解決方案
4. 聚類解決方案
5. 二分圖，轉移矩陣原理
第五階段 深度學習基礎 1. 人工智能深度學習歷史發展及簡介
2. 得分函數
3. 損失函數
4. 正則化
5. Softmax分類器原理
6. 優化問題
7. 梯度下降
8. 反向傳播
第六階段，深度學習基本原理 1、 深度學習簡介
2、 深度學習成功應用
3、 深度學習與神經網絡的對比
4、 深度學習的訓練過程
5、 深度學習的具體模型
自動編碼器
稀疏自動編碼器
降噪自動編碼器
6、 深度學習應用案例
第七階段，深度學習模型原理解析 1、 CNN
CNN模型的推導與實現
CNN的反向求導及練習
CNN應用：文本分類
CNN 常見問題總結
2、 RNN
RNN模型的推導與實現
RNN的反向求導及練習
RNN應用：個性化電影推薦
RNN常見問題總結
3、 LSTM
LSTM模型的推導與實現
LSTM的反向求導及練習
LSTM應用：文本識別
LSTM常見問題總結
4、 DNN
DNN模型的推導與實現
DNN的反向求導及練習
DNN應用：CTR預估
DNN常見問題總結
5、 廣告搜索中深度學習的應用
查詢意圖識別：CSR
文本相關性：Word2Vec。DSSM
CTR預估：DNN、MxNet
圖像理解：VGGNet、CNN
第八階段，深度學習框架實踐Tensorflow Tensorflow框架介紹
TensorFlow和其他深度學習框架的對比
Tensorflow 架構
Tensorflow 基本使用
TensorFlow實現多層感知機
TensorFlow實現卷積神經網絡
Tensorflow 實現循環神經網絡
Tensorflow 實現LSTM
TensorFlow實現深度強化學習
實戰：TensorFlow進行機器學習和深度學習案例實踐。
第九階段，使用 Keras 進行深度學習 Keras 簡介
Keras與TensorFlow比較
Keras的模塊結構
Keras 中的模型
Keras 支持的對象概念
Keras 中的數據處理
使用Keras構建深度學習模型