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課程簡介
監督學習:分類和回歸
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Python 中的機器學習:scikit-learn API 簡介
線性回歸和邏輯回歸
支援向量機
神經網路
隨機森林
TensorFlow、Theano、Caffe 和 Keras 使用 Apache Spark 實現大規模 AI:Mlib
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高級神經網路架構
用於圖像分析的捲積神經網路 用於時間結構化數據的遞歸神經網路 長短期記憶細胞
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無監督學習:聚類、異常檢測
使用 scikit-learn 實現主成分分析 在 Keras 中實現自動編碼器
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AI 可以解決的問題的實際範例(使用 Jupyter 筆記本的動手練習),例如
圖像分析 預測複雜的財務序列,例如股票價格, 複雜模式識別 自然語言處理 推薦系統
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瞭解 AI 方法的局限性:失敗模式、成本和常見困難
過擬合 偏差/方差權衡 觀測數據的偏差 神經網路中毒
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套用專案工作(選擇)
最低要求
參加本課程不需要任何特定要求。
28 時間:
客戶評論 (2)
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Course - Applied AI from Scratch in Python
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently