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适用省份
福建
课程包含
课程精讲班：课程时长（847分钟），课程章节（52节）
老师介绍
第1章：第一章 人工智能概述
第1节：AI是什么
第2节：AI技术的成熟度
第3节：美国AI巨头分析及国内AI现状
第4节：AI与云计算和大数据的关系、技术路线、国家战略及历史发展
第2章：第二章 AI产业
第1节：基础层
第2节：技术层
第3节：应用层及AI产业发展趋势分析
第3章：第三章 数据
第1节：什么是大数据
第2节：国内大数据现状
第3节：大数据的计算模式
第4节：大数据技术
第5节：数据平台
第6节：大数据的商用途径、产业及政府大数据案例分析
第4章：第四章 机器学习概述
第1节：走进机器学习
第2节：机器学习的基本概念
第3节：数据预处理
第5章：第五章 模型
第1节：什么是模型、误差和MSE
第2节：模型的训练、梯度下降法
第3节：模型的拟合效果、评估和改进及机器学习的实现框架
第6章：第六章 机器学习算法
第1节：算法概述
第2节：支持向量机算法、逻辑回归算法、KNN算法
第3节：决策树算法、集成算法
第4节：聚类算法及机器学习算法总结
第7章：第七章 深度学习
第1节：走进深度学习
第2节：神经网络的训练、优化和改进
第3节：卷积神经网络
第4节：深度学习的优势、实现框架
第8章：第八章 TensorFlow
第1节：TensorFlow工具包
第2节：第一个TensorFlow程序
第3节：过度拟合处理
第4节：特征工程
第9章：第九章 TensorFlow高级知识
第1节：特征交叉、L2正则化、逻辑回归
第2节：分类
第3节：L1正则化
第10章：第十章 神经网络
第1节：什么是神经网络
第2节：训练神经网络
第3节：多类别神经网络
第4节：嵌入
第11章：第十一章 知识图谱
第1节：什么是知识图谱
第2节：知识图谱构建的关键技术
第3节：知识计算及应用、企业知识图谱建设
第12章：第十二章 数据挖掘
第1节：什么是数据挖掘
第2节：数据挖掘技术
第3节：大数据思维
第13章：第十三章 银行业大数据与人工智能
第1节：四大行的进展、其他银行
第2节：金融宏观大数据分析、本章小节
第14章：第十四章 医疗大数据和人工智能
第1节：医疗大数据的特点、模型、AI应用
第2节：人工智能的医疗应用场景、人工智能要当医生、医院大数据、机器学习在医疗行业中的应用实例分析
第15章：第十五章 公安大数据和人工智能
第1节：公安大数据的特点、建设流程、管理平台
第2节：公安大数据挖掘分析、AI应用、小结
第16章：第十六章 工农业大数据和人工智能
第1节：中国制造2025、工业大数据
第2节：AI+制造、农业大数据
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