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        1、培訓過程中，如有部分內(nèi)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(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

Python、Spark和TensorFlow人工智能培訓大綱

模塊一：
人工智能的行業(yè)應用與發(fā)展
1.人工智能的行業(yè)圖譜和行業(yè)發(fā)展割析
2.人工智能結(jié)合大數(shù)據(jù)的行業(yè)應用案例
3.人工智能在“互聯(lián)網(wǎng)+”領(lǐng)域的應用
4.人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應用
5.人工智能在金融、消費領(lǐng)域的應用
模塊二：
Python數(shù)據(jù)挖掘快速入門
1.Python語言基礎(chǔ)快速入門
2.科學計算庫Numpy
3.數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas
4.可視化庫Matplotlib
5.人工智能必備Python基礎(chǔ)
模塊三：
Scikit-learn實戰(zhàn) 1.Scikit-learn庫介紹
2.Scikit-learn安裝
3.基于Scikit-learn的常用挖掘算法實戰(zhàn)
4.基于Scikit-learn數(shù)據(jù)挖掘流程
— 數(shù)據(jù)讀取
—數(shù)據(jù)標準化
—特征提取
—升維和降維
模塊四：
python基于Spark的數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)
1.Spark Mllib介紹
2.Spark mllib 實現(xiàn)K-means應用
3.Spark mllib 實現(xiàn)貝葉斯應用
4.Spark mllib 實現(xiàn)決策時應用
5.Spark mllib 實現(xiàn)隨機森林應用
6.基于Spark mllib實現(xiàn)信用卡挖掘模型應用

模塊五：
TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(1) 1.TensorFlow: 一個Al深度學習框架的概述
2.TensorFlow深度學習平臺的工作機制和系統(tǒng)架構(gòu)
3.TensorFlow的安裝、部署、配置和使用
4.TensorFlow的應用場景和應用案例
模塊六：
TensorFlow Al深度學習平臺及其應用實踐(2) 1.TensorFlow CNN應用操作
2.TensorFlow LSTM應用操作
3.TensorFlow在圖像識別的實驗操作
4.基于TensorFlow的可視化工具：5.Tensorboard簡介
6.Tensorboard的部署、配置和應用界面操作
7.基于TensorFlow和Tensorboard進行實驗操作
模塊七：
Keras人工智能平臺應用實踐
1.業(yè)界常用的AI平臺：Keras人工智能平臺架構(gòu)
2.Keras Al平臺的部署與配置
3.Keras技術(shù)實現(xiàn)與工作機制
4.Keras實驗操作
模塊八：
人工智能應用案例介紹
1.人工智能在金融行業(yè)的使用案例介紹
2.人工智能在保險行業(yè)的使用介紹
3.人工智能實現(xiàn)機器人的案例介紹