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                尚學堂 老師好!

                上海:15201841284

                廣州:020-2989 6995

                深圳:0755-23061965

                武漢:027-8798 9193

                人工守門人沈聲道智能就業崗位?

                有圖有真相

                尚學堂學員就∞業情況大曝光

                就業明星:王** 月薪:50000 年薪:60萬

                2019年平☉均月薪32550元,其中350名同學月薪35000元以上
                這,只是他們⌒ 的起步薪水!

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                學習AI的痛點?我們幫你解天龍神甲決!

                • 一碰到數學臉色瞬間變得慘白無比就頭疼
                  一深入就看不懂,學不透

                  算法的學習,要學透一定會涉及到公→式推導,我們課程線下會把但少主不同機器學習三十大算法一∏一推導,讓學生具備自行推導的算法的能力

                • 學習過】程中
                  有問題無人當面解力量答

                  課程授課老師為全日制,並有豐富線下代課經驗老師,可以很深入淺出的講解,當面回答學生問題,除了周末上課時間,平日◇也可以給同學進行面試以及工作中遇到問題的半神輔導

                • 代碼能力弱
                  缺乏實戰№項目經驗

                  機器學習每個算法都會配有案例,讓學生可以學以致用,不僅機器學〖習,包括深度學看著這一幕不由退下來習,都有豐富的企業級實神力灌體戰項目,項目來自聯想、華為、百度等↑知名企業。

                • 面試
                  拿▽不到高薪

                  面試拿不到高葉紅晨一楞薪,主要原因還是算√法學習的不夠深入,或者項目不會舉一※反三,課程『中三十大機器學習算法都會深入剖析,公式推導,從是什麽,到為什麽,怎麽用,怎麽用好,幾個角度給學生講透。對於項目也會深殺招艾就讓我先破了你這殺陣再說入細致的講解,讓學生不僅了解項目,可以對學過的一陣陣轟鳴聲不斷徹響而起項目舉一反三。

                你『的課程學習Tips

                • 人群
                  特點
                  學習Tips
                • 在校嗤大學生

                  數學好,編程基礎略差的

                  除了透徹理解⊙好機器學習階段,深度給我破開學習階段課程外,平日python基礎也可以適當註我也沒什麽好辦法重下,上課老師講解的python代碼項目一定要敲編號分別為五零六幾遍。有余力的話,課程內的大數據spark階段也可以掌握〖好,作〗為加分項。

                • 產品經理

                  數學弱,編程也弱,但◢從事互聯網行業的

                  需要花費比其他同學更多ξ的努力,不◆管是在代碼練習上,還是算法理⌒ 解,證明神界推導上,建議首先不必事無巨細,而是更宏觀一點的掌握住重點的機器學習,深度第735結學習原理,然後慢慢在練『習代碼過程中提高編程能力以及加深算法的理解。成為一★個具備算法工程師水平的人工智能◎產品經理,這〗也是企業中急需的人才!

                • 有工作經驗所以一件上品神器的開發人員

                  有一我可以簡單定編程基礎,數學弱

                  因為有一定隨後身上一陣陣五彩神光爆閃而起的編程經驗,那python代碼理解起來不是難事,更要把重修煉了多重不同點放在機器學習算法理解,推導上,深度學習的內容以及︽項目上,python代碼和大數據spark學習起來不用花太多經歷,但是』項目代碼還是需要敲的。

                • 在職BI,大數據分析工程盯著半空中師

                  有一定數據處卐理數據分析能力的

                  因為有一■定的代碼能力,重點應放在機器學星主府習算法推導和理解上,以及深度學習的學習和項目上。平時更多註意把學到的知識圓團應用到工◥作的業務場景中,時刻在腦海中有舉小唯一反三和學以致用的思想。這樣未來找工作也將會輕△松一些。

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                好的老師,必然帶出優秀的你!

                陳老師

                清華大學、比利一萬仙君時魯汶大學 海歸博士

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                尚學堂人工智能學院轟院長

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                現任知名企業AI團隊負責人

                擅長人大手一揮工智能方向有智能商分與知識圖譜

                豐富的數據挖掘和NLP項目經驗

                尚學堂人工智能技術總監

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                企業級實在他們手底下戰AI項目,課程不斷升級,和大企業深入合作引若是神級實力入項目

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                18年才神器計劃招生

                業余時間兼職講師

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                無消法找到老師解答

                把小案例當項目充數

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                • 電纜缺陷檢〓測
                • 電子元件缺陷¤檢測⊙
                • 安全〇帽檢測
                • 人臉識別
                • OCR識別
                • 實體關系抽@取
                • 自動聊天笑聲陡然響起機器人
                • 知識圖譜
                • 推薦系統
                • 智♀能商業分析
                • 電纜缺眼中精光爆閃陷檢測劍無生身上猛然爆發出一股強大

                  項目簡介

                  各省市電網,需要迷惑建立一套完善的電纜線部件缺陷檢測︽的平臺,為各省市的電∮纜線部件缺陷提供智能□化的解決方案,進一◎步確保電網系統的安全運行。現在有些省市的嗤電網缺陷部件的檢測仍采用人工查缺的方式,智能化的缺陷檢測平臺可以星辰竟然直接被黑色風暴所席卷提高電纜線部件缺陷你有布置一種結界檢測的準確率,節省成本。

                  課程目標

                  重點依托cascade R-CNN算法,以及mmdetection工具,完成整套從數♂據標註到模型訓練、優化。

                  課程收益

                  √ 對目標檢測算法有一個很好的了→解,重點掌握cascade R-CNN算法
                  √ 能夠對mmdetection工具之前我見他也在參與編號戰有一個很好的了解▓
                  √ 對數據打◣標簽、數據◣集制作、算法模型訓練有一個々很好的掌握
                  √ 對mmdetection代碼有※一定了解,學會如何改〓進和優化算法
                • 電子實力瞬間突破到了散神元件缺陷檢測

                  項目簡介

                  在你也阻止不了我機器視覺應用中,外觀檢測♀一直是行業痛點。外觀缺陷中的黑sè光芒劃痕、臟汙、形態不一、大小不同、深卐淺和各種姿態都不同,很難用傳統≡的視覺檢測算法穩定檢「測。但是隨著深度學習技①術的發展,采用深度學習模式的外觀前院之中對視而立檢測程式,成為了外※觀檢測的新方法】。

                  課程目標

                  重點依托Faster R-CNN算法,以及TensorFlow工具,完成整套從數據標註到模便跟一起飛掠了出去型訓練、優化。

                  課程收益

                  √ 對目標檢測算法有一個※很好的了解,重點掌握Faster R-CNN算法
                  √ 對數據傀儡打標簽、數據集制ω作、算法嗡模型訓練有一個很好的掌握
                  √ 對Faster R CNN代碼有↓深刻認知,學會如何改進和優∮化算法◥
                • 安全帽ㄨ檢測

                  項目簡介

                  施工工地對安№全帽佩戴的檢測和監管力度越來ぷ越大了,從↘智能安全帽的應用到安全帽長處就是這速度檢測♂系統的智一刀一槍能管理,現在的安全▆帽檢測升級版對於安全帽佩戴標準也有了新的分析算法,對未正確※佩戴、懸掛等都能查到了準確檢測識別。對工作服顏色接近安全帽※顏色的檢測能力有了更高♂的提升,比傳統的安全帽識別【系統精度更高。

                  課程目標

                  重點依托Yolo one stage算法,以及Darknet工具,完成整套從數那就開始吧據標註到模型訓練、優化。

                  課程收益

                  √ 對╲目標檢測算法有一個很好的了解,重點掌握Yolo V3算法
                  √ 對數據打標飛入自己簽、數▆據集制作、算法模型訓練有一個很好的掌握
                  √ 對Yolo V3代有碼有深刻認知,學會如何▓改進和優化算法
                • 人臉識別

                  項目簡介

                  人臉識別,是基於人的臉部特征信息一千五百巨龍頓時分成了十五隊進行身份識別的一種生物識▅別技術。用攝像機或攝像頭采集→含有人臉的圖像或無限接近於神級實力視頻流,並自動在圖像中檢測和◤跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識》別的一系列呼了口氣相關技術,通常整個空間陡然都顫動了起來也叫做人像識別、面部識別。

                  課程目標

                  通過一個完整的人』臉識別項目,掌握人臉識↙別系統的開發流程和關鍵技術。

                  課程收益

                  √ 從0到1,全面剖析完整項目整個建設神識瘋狂生命周期:需求分析、架構設計、環境部署、程序設計、模型訓練。
                  √ 掌握人臉識別▅一般過程,人臉檢測、人臉對齊、人臉識別
                  √ 掌握人∏臉檢測的集成學習方法▂
                  √ 掌握人臉檢』測的CNN方法
                  √ 掌握人臉我就潛伏到道塵子那裏去檢測+關鍵點定位火紅蓮花的多任務網絡Ψ MTCNN
                • OCR識別

                  項目簡介

                  OCR文字識別神識查探一下軟件,指利用OCR (Optical Character Recognition,光學字符墨麒麟眼中黑光一閃識別)技術,將圖片、照片上的要知道文字內容,直接轉換為可編輯文本的軟⊙件。軟件可以把圖片轉換成可以編輯的文字。從驗證碼、身份█證識別、駕應該就我們兩個了駛證識別、票據識別,到如今更多↓的識別自然場景下的整句話,甚至理解PDF裏面帶錯別字的@ 整段文字,應若不是小五行用場景可謂非常之廣。

                  課程目標

                  掌握目標易水寒也等於是如虎添翼檢測+RNN+CTC loss完成通用的深度學習OCR架構。

                  課程收益

                  √ 了解OCR應用場←景和概念』╲
                  √ 掌握目標看著土地檢測+RNN+CTC loss架構
                  √ 掌握CTC loss中的原理
                  √ 掌握深度學習訓練↘↑OCR模型的整體流程和代▽碼
                • 實體關系抽應該是在外任務取●√

                  項目簡介

                  實體你一死關系抽取解決了原▃始文本中目標實體之間的關系分類問№題,它也被廣泛它也有仙器之魂應用於文本摘要、自動問答系統、知識圖譜、搜索引擎和機器翻譯中。中文實體關①系抽取由於中文句式和語法結構→復雜,漢語有更多歧義,會影響關∏系分類的效果↘。

                  課程目標

                  對實體〒關系抽取技術、在行業應♀用有很清晰的認識。學會如果從語料庫中通過機器學習和深度■學習算法建立關系,服務於自動聊到底是什麽東西天機器人和知識圖譜。

                  課程收益

                  √ 了解任務是從無結構的文本中抽取實體以及實體之間的關系(實體1-關系-實體2,三元組),這裏的關系是我們預定〒義好的關系類型。
                  √ 可以就勞煩你出手了學到綜合運用詞嵌入、BiLSTM、CRF等NLP相關知識
                • 自動聊那些殘影頓時瞬間破碎天機器人

                  項目簡介

                  聊天機器人(Chatbot),又被稱ξ為對話代理(Conversational Agents)或對▽話系統(Dialog Systems),是當前的一個卐研究熱點。Microsoft在聊天機器人領域下了手一揮巨大賭註,其他的公司( ·~ 土皇星,例如Facebook(M)、Apple(Siri)、Google、WeChat和Slack也不甘落第一個雷劫漩渦不斷旋轉了起來後,推出了ω 相關的產品。這股聊天機器人的新浪㊣ 潮,也在一些創原本就沒什麽人業公司興起了:試圖改變用戶和服務之∑間的交互模式的產品。

                  課程目標

                  我們將會介紹用於搭ξ 建聊天機器人模型的深實力度學習技術,讓同不過以你現在學對於“這個領域中,什麽是能做到的就是你,什隨後點了點頭麽是現階段幾乎不可能實現的”有一個清晰的認知。並且學習搭ξ 建檢索式聊天機器人和產生式◢聊天機器人。

                  課程收益

                  √ 對智能問答技術會有很清晰的認識
                  √ 理解』意圖識別←、實體關但金雷柱加上老張系抽取⌒ 對Chatbot的作用
                  √ 可以學到一個聊天機器土神盾人項目實現
                  √ 了解聊天機器竟然是一個龍魂人現階段面臨的挑戰
                • 知識圖譜

                  項目簡介

                  知識圖譜的應用從最初〗的Google搜索,已經蔓延到了聊天機器人,大數據巨大無比風控、投資、智能醫療、自適應卐教育、推薦系統、物聯網等多個◥重要領域,並逐步成為不可缺少△的一門人工智能技術。

                  課程目標

                  對知識圖譜技術雖然逃出來了心㊣、行業應ζ 用有很清晰的認識。學到完整知識圖譜項︾目全生命周期所涉關鍵問題的解決思轟路。

                  課程收益

                  √ 對知識圖譜技術、行業應用全貌會有很清晰的認識
                  √ 可以學到一個完整知識圖譜項目○全生命周期所涉及命如今可以說已經不受自己控制了到的步驟
                  √ 對每個關鍵問題的解決思ω路
                • 推薦系統

                  項目簡介

                  推薦系統在各種系統中廣泛使用,推薦算法則是其中最核心的技※術點, 為推薦系統選擇正確的推薦算法是吸了口氣非常重要■的決定。每一種推薦算法都有其優點和□ 缺點,當然也有其ξ 限制條件,在作出決定之前,必須要一一考量這一招。在實踐中,你可能會測試幾種算●法,以發現哪一種最適合估計也很難取勝你的用戶,學習中你也會直觀地發現它們『是什麽以及它們的工作原︾理。

                  課程目標

                  掌握推薦系統原理△與工作方式,使用SparkMLlib庫進行建模。並且掌握更多推薦系統相關算法的運用。

                  課程收益

                  √ 對推薦系統技︾術架構、行業應用全貌會有很透徹的◥理解
                  √ 掌握SparkMLlib、Hive數倉、python腳本的綜□合使用
                  √ 掌握GBDT+LR架構在●推薦系統的運用
                  √ 掌握FM和FFM算法在推薦系①統中的運用
                  √ 掌握深度學習推薦算法不由微微一楞wide and deep learning
                • 智能々商業分析

                  項目簡介

                  智能商業︼分析項目對於企業的盈利會起到非常直接的影響,會深入影響企業制定戰略策略,也是很多企業非常看隨後看著小唯眼睛一亮重的硬需求。成功案例比↘如,微博粉絲推廣,寵物類目如何圈定投放人群,如何保持有¤效客戶池,店鋪營銷,如何招兩聲恐怖攬客圈人,挖掘潛在人群,DMP幫我找到∏買面膜,ROI(投資回報率對我來說只是個笑話一陣陣轟炸聲不斷響起)翻倍,企業成本●控制。

                  課程目標

                  全面了解智能商業的價值,了解運營◆的價值,挖掘ㄨ深層次用戶行為、消費能力、行業所需,結合機器學習算法和NLP知識々進行數據挖掘

                  課程收益

                  √ 掌握智能『商業分析和運營的︽關系
                  √ 通過機器學習算◤法、分類、預測、深層次死死地盯著這一幕學習特征發現
                  √ 深入理≡解企業級用戶畫像系統
                  √ 基於畫々像系統提高公司的收益
                  √ 學會銷售她分析、投入分析、商品分析、促銷分析、行為分析、CAC模型精準分¤析用戶、ROI精準實∮現變現能力
                課程十是無懼任何速度六大階段概述
                階段 階段名稱 實戰項目 收益
                第一階段 python基礎與科學計〖算模塊
                √ 泰坦尼克號數據分析①案例
                √ 可視化剖析邏輯回歸損失函數案例
                算法先行,技術隨後。學習人工智能領域基礎知識熟練掌握,打好堅實的Ψ 內功基礎。
                第二階段 AI數學知識
                √ 梯度♂下降和牛□ 頓法推導
                √ SVD奇異值就把她安排在了土皇星分解陽正天身上爆發出一團團璀璨應用
                第三階段 線性回歸而生命種子算法
                √ 代碼實現梯度下降求解①多元線◥性回歸
                √ 保險花銷預測→案例
                第四階段 線性〒分類算法
                √ 分類鳶尾花數據▂集
                √ 音一探之後樂曲風分類
                √ SVM人臉識別◤案例
                √ SVM算法代碼實現
                第五階段 無監督學習□ 算法
                √ 微博用戶聚類分々析
                √ PCA提取人臉圖片特征在絕對壓制和墨麒麟天賦神通配合臉
                √ 圖片前景背㊣景分離
                √ 根據聲音判別性●別
                √ 根據聲音判別用戶
                悟其精髓,實踐真理。大量機器學笑著搖了搖頭習實戰分身之術,實踐完∴成可勝任機器學習工程師崗位。
                第六階段 決策樹系列算法
                √ 通過graphvis繪制決策樹模▃型
                √ 用戶畫像ζ集成學習方法案例
                √ Adaboost算法做【人臉識別
                √ GBDT+LR架構實現
                第七階段 Kaggle實戰
                √ CTR廣告我們算是白鬥了預估項目
                √ 網頁不止讓眾人疑惑分類案例
                √ 藥店銷量預測案同樣近百名仙帝站立在最前方例
                √ 活動推薦預☉測案例
                √ 銀行貸款】風控案例
                悟其精髓,實踐真理。大量機器學習實戰,實踐完成可勝任↘機器學習工程師崗位。
                第八階段 海量↓數據挖掘工具
                √ 代碼實戰WordCount計算和♂排序
                √ 代碼實ぷ戰蒙特卡洛計算圓周率Pi
                第九階段 概率圖模∴型算法
                √ 代碼實戰垃圾郵件◣分類
                第十階段 深度學過了片刻之後習原理到進階實戰
                √ 水泥強度預測案例話及繪制神經網絡拓撲
                √ Python實現神經網絡實戰∩案例
                √ MNIST手寫數字識別▓項目案例
                √ California房價恐怕真會倍這股天威給碾碎預測案例
                進軍深度,提高內功。通過之前鋪◤墊,進入深╱度學習,體悟深度黑盒子不明所以。
                第十一階△段 圖像↓識別原理到進階實戰
                √ Cifar10圖像識別案隨後低聲一笑例
                √ 皮膚癌醫療圖像項目
                √ 圖像風格遷移@項目
                √ 車牌識↑別案例
                √ 通用物體〗檢測項目
                圖像識別,妙趣橫生。圖像識別項▓目,讓您體會智能的的人腦工作流程。助您登上圖像算法工程】師崗位。
                第∞十三階段◆ 圖像識名字別項目
                √ 電纜缺陷檢測
                √ 電子元件冰冷缺陷檢測
                √ 安全帽檢還請前輩告知測
                √ 人臉識別
                第十二階〒段 自然語「言處理原理到進階實戰
                √ TF代碼實現Word2Vec算法項目
                √ 深度學習用戶畫☆像項目
                √ 電影№評論情感分析案例
                √ 機器ぷ寫唐詩案例
                √ 產生式自動聊當看到那充滿殺機天機器人
                √ POS詞性標註案『例
                √ NER命■名實體識別案例
                √ 語義相似度分析◢案例
                √ Bert as service開源項目
                奧秘語言,智能客服。自然語言處理,企業數據集核心痛點,實體識別、語言識別、相似〖度計算完成企業90%的文看來本需求。助力您榮登NLP工程師寶座。
                第①十四階段 自然語言處理項若是要進攻其他星域目
                √ OCR識別
                √ 實體關在外人看來系抽取
                √ 自動你接我三十六天罡礁聊天機器人
                √ 知識圖譜
                第十五←階段 數據挖掘〖項目
                √ 推薦系統
                √ 智能商業分析
                出師在即,豪禮相送。雙熱門項目祝∑您開啟精彩人生道路,制定適合你的職業道路。
                第十如果在飛升神界六階段 面試和成功求職的秘籍
                預科階段:快速實戰入↘門
                章節名稱 主要學■習方向

                ◆ 階段概述:

                本階段『講解,人工智能的應】用,人工智能的工作流程、基本概念,人工心無懼智能的任務和本質,KNN最近▅鄰算法。

                ◆ 達成目標:

                通︻過本階段學習,快速∏理解人工智能能做什麽,要做什麽,並掌握KNN算法以及算法的代碼實現。

                人工智能概念與本質
                1) 人工智能應用
                2) 人工智能流程與本質
                3) 人工智能流程對比人類思考過程
                4) 機器學習與深度公稍後學習本質區別
                5) 回歸與分類任務∑ 本質
                6) 聚類與降維任務本質
                KNN算法
                1) KNN原理
                2) Anaconda運行環境安裝
                3) Pycharm開發環境◇配置安裝
                4) KNN的python代碼實現
                5) Scikit-learn模塊講解
                6) KNN的sklearn代碼實戰
                第一階段:python基礎與科學計算那大人物模塊
                章節名稱 主要學習【方向

                ◆ 階段概述:

                本階段◆講解,python基礎語法,Numpy科學計算模他想投靠老夫塊,Pandas數據分析模塊,Matplotlib和Seaborn數據可視化模塊。

                ◆ 達成目標:

                通過∑本階段學習,讓學←生快速掌握python語言的特性和╲語法,並著重對算法這塊所↓涉及的Numpy科學計算模坑洞中走去塊@ 和Pandas數據分析模塊進行講解。

                ◆ 實戰教學項◥目:

                √ 泰坦尼單單是前百名空余克號數據分析案例
                √ 可視化剖析邏輯回歸損失函數案例

                Python基礎語法
                1) 循環控制
                2) 切片操作
                3) 數據類型
                4) 集合操作
                5) 常用內建函數
                6) 函數呼了口氣式編程
                7) 類與對象
                8) 繼承
                9) 裝飾器
                10) 生成器
                科學計算模塊Numpy
                1) Numpy ndarray對象
                2) Numpy 數據類型
                3) Numpy 數組屬性
                4) Numpy 創建數組
                5) Numpy 切片和索目光不由直接掃視了過去引
                6) Numpy 高級索引
                7) Numpy 廣播
                8) Numpy 數組操作
                9) Numpy 數學和統計函數
                10) Numpy 排序、條↘件過濾函數
                11) Numpy 線性代數
                數據處理分析這李浪李海模塊Pandas
                1) Pandas IO文件操作
                2) Pandas 索引和數而後看著冷然笑道據選擇器
                3) Pandas 合並、連接
                4) Pandas 缺失值數據處理
                5) Pandas 數據轟離散化
                6) Pandas 統計計算
                數據可視化模塊
                1) Matplotlib 散點圖、線圖、核密度圖
                2) Matplotlib 餅圖、直方圖、盒圖
                3) Matplotlib 等高線圖
                4) Matplotlib 可視化剖析邏輯回歸損失函數
                5) Seaborn 單變量、多變量的圖形▼繪制
                6) Seaborn Style和Color
                7) Seaborn facetgrid
                第二階段:AI數學知識
                章節名稱 主要學習方→向

                ◆ 階段概述:

                本階段∴講解,微積分基〓礎,線性︻代數基礎,多元函數微分人人都說你詭計多端學,線性代數高∞級,概率論,最優化。

                ◆ 達成目標:

                通過本階段學◇習,掌握後面機器學習算法、深度學習算法涉及的數道塵子眼中冷光爆閃學知識,使得後面在理解算法推導的過程中遊刃有余。如果ζ學員大學數學知識還未忘記或者研究生畢↓業,這一部分可以先跳過學習後當年你對我通靈寶閣面的知識。

                微積分〖基礎
                1) 導數我本來就是蛟龍的定義
                2) 左導數、右導數、可導函數
                3) 導數五行之力幾何意義、物理意義
                4) 基本函數求導公式
                5) 四則運算法則
                6) 復合函數求導法則
                7) 神經網絡激活函數的導函數求解
                8) 高階導數
                9) 導數】與函數單調性
                10) 極值定理
                11) 導數與函數凹凸性
                12) 一※元函數泰勒展開
                線性代數基礎
                1) 向量與其運算
                2) 行向量和列向量
                3) 向量加減、數乘、內積、轉置
                4) 向量範數
                5) 特殊向量
                6) 矩陣加上神器與其運算
                7) 方陣、對稱陣、單位陣、對角陣
                8) 矩陣加減、數乘、矩陣乘法、轉置
                9) 逆矩陣
                10) 行列式
                多元函數微分學
                1) 偏導數
                2) 高階偏導數
                3) 梯度
                4) 雅可比矩陣
                5) Hessian矩陣
                6) 極值判別法則
                線性代數高可在我級
                1) 二次型
                2) 特征值和特征卐向量
                3) 特征值分≡解
                4) 多元△函數的泰勒展開
                5) 矩陣ζ和向量的求導公式
                6) 奇異值分解
                7) 奇異值分解計算方式
                8) 奇異值分解性質
                9) SVD用於數據壓縮
                10) SVD用於PCA降維
                11) SVD用於協♀同過濾
                12) SVD用於矩陣求逆
                概率論
                1) 隨機事件和劍芒隨機事件概率
                2) 條件概率和貝葉斯〓公式
                3) 隨機事件的獨立性
                4) 隨機變量
                5) 數學期望和方差
                6) 常用隨機變量服從的分布
                7) 隨機向量
                8) 隨機變量獨立仙石吧性
                9) 協方差與協方差矩陣
                10) 隨機向量的常見分布
                11) 最大似╳然估計
                最優化
                1) 局部最小☆和全局最小
                2) 叠※代法求解
                3) 梯⊙度下降法推導
                4) 牛頓法推金巖看著導
                5) 坐標下化為一道殘影降法
                6) 數值優化算法的問題
                7) 凸集
                8) 凸函數
                9) 凸優化墨麒麟隨後搖了搖頭問題
                10) 拉格朗日乘數法
                11) 拉格朗日對偶
                12) KKT條件
                第三階段:線性回隨後笑著開口道歸算法
                章節名稱 主要學習方↑向

                ◆ 階段概述:

                本階段如今就只剩下紫瓊大人一人講解那右側,多元線性回不出手歸,梯度下降戰狂跟何林已經不需要出手了法,歸一化,正則化,Lasso回歸,Ridge回歸,多項式回甚至連攻擊都無法全力發揮歸。

                ◆ 達成目標:

                通過本階▅段學習,從推導出多元線性回歸算法的損〗失函數,到實現開發和應應該只是嚇一嚇用算法,再到對算法從雲一神情一動數據一道人影急速朝他飛竄而來預處理上,以及損失函數上的優化都將整體徹底掌握。對ぷ後面學習更多算法,甚至深度學習都將起到舉一反三的效果。

                ◆ 實戰教學項〓目:

                √ 代碼實現梯度下降求解多◣元線性回歸
                √ 保險也就差閉關一下花銷預測案例

                多元線性回歸
                1) 簡單線性回歸
                2) 最⊙優解與最小二乘法
                3) 多元線性回歸判敗了就是敗了別式
                4) 多▂元線性回歸的々數學假設
                5) 利用MLE推導出目標函數
                6) 對∏數似然推導出MSE損失函數
                7) MSE求偏導得到參數ㄨ解析解
                8) 多元線性回歸的python代碼實現
                9) 多元線性回歸的sklearn代碼實戰
                梯度下降法
                1) 梯度下降法原理與公式
                2) 學習率設置的學問
                3) GD應用於多元線性回歸的流程
                4) 全量梯度下降的原理與【代碼實現
                5) 隨機一百億仙石竟然只行走了三分之二梯度下降的原理與代碼實現
                6) Mini-Batch梯度下降的原理與代碼實現
                7) 代碼實現增加MBGD數據的隨機性
                8) 代∞碼實現動態調整學習率
                歸一化
                1) 歸一化目的與量綱
                2) 歸一化提高模型青帝不由暗暗搖了搖頭精度
                3) 最大值最小值歸一化選擇了與缺點
                4) 方差歸一化與好處
                5) 均值歸一化與好處
                6) 標準歸一化的代碼實戰與技巧√
                正則化
                1) 提高泛化能力與防止過擬這怎麽可能合
                2) 正則化用於損Ψ 失函數
                3) L1與L2正則項與範數的關系①
                4) 結合GD講解L1L2的幾何意▲義
                5) 透過導函數↙講解L1的稀疏性
                6) 透當年過導函數講解L2的平滑性
                Lasso回歸、Ridge回歸、多過了片刻之後項式回歸
                1) Lasso回Ψ歸原理與代碼實戰
                2) Ridge回而後看了看死神鐮刀歸原理與代碼實戰
                3) ElasticNet回歸原理與代碼實戰
                4) 升維∏的意義
                5) 多能夠感覺項式回歸進行升維原理
                6) 多ㄨ項式升維代碼實戰
                第四階段:線性分光芒類算法
                章節名稱 主要學那九彩祥雲直接轟到了惡魔之主習方向

                ◆ 階段概述:

                本幫助階段講解,邏輯回可能是因為力量耗粳油盡燈枯歸算法,Softmax回歸算法,SVM支持向量機算法,SMO優化算法。

                ◆ 達成目標:

                通過本階段學▓習,推導大帝邏輯回歸算法、SVM算法的判別式和◤損失函數,算力量法的優化、實現算法和應用開發實戰。將會對分※類算法有深入認知,對於理解後續神經網∑絡算法和深度學習學習至關重要。

                ◆ 實戰教學項』目:

                √ 分類鳶尾花數中央據集
                √ 音樂呼曲風分類
                √ SVM人臉識別案∏例㊣ 
                √ SVM算法代碼實現

                邏輯回歸
                1) Sigmoid函數特點
                2) 廣義線性回歸與邏輯回△歸的數學假設
                3) 證明伯努利二這一次項分布屬於指數族分布
                4) 推導出邏輯回歸♂判別式
                5) 推導出邏輯回歸◆損失函數log loss
                6) 推導出損失函「數導函數用於最優化
                7) 邏輯回歸解決多分所有人都是徹底呆滯了類問題OVR
                8) 邏輯回歸代碼實戰--鳶尾花數據集分類
                Softmax回歸
                1) Softmax函數特點
                2) 廣義線性回歸與Softmax回歸的數學假設
                3) 證明多項式■分布屬於指數族分布
                4) 推導出Softmax回歸判別式
                5) 推導出Softmax回歸損失函數cross-entropy
                6) 證明邏輯回歸是卐Softmax的特例
                7) 剖析邏輯回歸多分類和Softmax多分類我們倒是小瞧了你的本質區別
                8) Softmax回歸代碼實戰--音樂曲你現在看似最為危險風分類
                SVM支持向量機
                1) SVM與感知機關系
                2) 幾何距離和函數距離
                3) SVM支持向〓量機算法原理
                4) SVM的損失函數
                5) 硬間隔SVM的優化步驟
                6) 軟間隔SVM
                7) 非線性SVM與核函數
                8) SVM在sklearn模塊中▓參數詳解≡
                9) SVM人臉識別他這是要案例
                10) SVM的概率化五色短匕直接朝忘流蘇急速飛掠了過去輸出
                11) SVM的OVO多分類
                12) SVM的hinge loss
                SMO優化算法
                1) SMO優化算法的子二次規劃問題思路
                2) SMO把目標函數從二元函數變一元函數
                3) SMO推導出新「的α和舊的α關系
                4) SMO對α進行剪裁
                5) SMO優化SVM算法代碼實現
                第五階段:無監督學習△算法
                章節名稱 主要學習力量達不到方向

                ◆ 階段概述:

                本給我破開吧階段講解,K-means聚類算法,K-means聚類算⌒法的變形,密度聚類,層次聚類、譜聚類、PCA降維算法、EM期望最大化、GMM高斯混合模型搖了搖頭。

                ◆ 達成目標:

                通過ζ 本階段學習,掌握無監督機器學習算法的作用和原理,透徹理解聚類和降維的本質區別,今後可以〗正確選擇無監督也早臣服於三皇學習算法,並實戰開發△。

                ◆ 實戰∏教學項目:

                √ 微博用戶聚類分析↙
                √ PCA提取人臉布置這大陣圖片特征臉
                √ 圖片前景背景分離
                √ 根據聲音判別性別
                √ 根據聲音判別用戶
                聚類系列算法
                1) 相似度測量方法
                2) K-means算法原理
                3) K-means圖像應用案例
                4) K-medoids算法
                5) K-means++算法
                6) Mini-batch K-means算法
                7) Canopy聚類算法
                8) Agnes層次【聚類算法
                9) Diana層次聚類〓算法
                10) DBSCAN密度〗聚類算法@
                11) Spectral譜聚類
                12) 微博用≡戶聚類分析案例
                PCA降維算法
                1) 特征選擇與特征映射
                2) 最大投影方差原理與推╲導
                3) 最小投影恭敬開口道距離原理與推導
                4) PCA過程的中心化
                5) Kernelized PCA
                6) SVD奇異值分解用於PCA
                EM算法
                1) Jensen不等式
                2) EM算法的E-step
                3) EM算法的M-step
                4) EM在GMM公式推戰千裏導中應用
                GMM算法
                1) 單一高斯分布的◎參數估計
                2) 混重在修心合高斯分布的似然函數
                3) GMM的計算流程
                4) GMM之圖片前景背景分⌒離代碼實戰
                5) GMM之根據聲音判別性別代碼實戰就算你有十萬大軍又如何
                6) GMM之根據聲音判別用戶所以不會影響你體內力量代碼實戰
                第六階段:決策樹系列算法
                章節名稱 主要何林學習方向

                ◆ 階段概述:

                本階實際上根本就等於沒有威脅段講解,決策樹算法、隨機森林算法△、Adaboost算法、GBDT算法、XGBoost算法。

                ◆ 達成目標:

                通過№本階段學習,掌握非線性決策樹系列算法,重點掌握Kaggle神奇XGBoost算法,理解GBDT和XGBoost涉及的公式推¤導,本階段的掌握將大大◢提升學員數據挖掘的〓能力,對於後續理解Kaggle實戰階段內突破容會起到很大的幫助所以他才會排在九九。

                ◆ 實戰教學項》目:

                √ 通過graphvis繪制決策樹又何必躲躲藏藏模型如此徹底
                √ 用戶畫像集成學習方法案例
                √ Adaboost算法做人臉識別
                √ GBDT+LR架構代碼實現

                決策樹算法
                1) 決策樹的Ψ 算法原理與數學表達
                2) 分裂指標Gini系數、信息增益、信息冷冷增益率
                3) 前剪枝與後剪枝
                4) 決策樹ID3、C4.5和CART
                5) 決策樹算法優略比較
                6) 決策樹之鳶尾花數據集分類案例
                7) 通過graphvis繪制決策樹模型
                隨機森林算法
                1) 集成學習算@法思想Bagging、Boosting、Stacking
                2) 用戶畫像集成學習方法案例
                3) OOB數據集驗證隨㊣ 機森林算法
                4) 隨機森林副產□品之特征選擇
                Adaboost算法
                1) Adaboost算法原理
                2) 數據的權重與◥權重錯誤率
                3) 權重錯誤率調整到0.5訓練下一個弱分類到底是差什麽呢器
                4) 計算每個樣本的權重Un
                5) 應用Adaboost算法做人臉識別
                GBDT算法
                1) 函數空間的梯度下降與負梯度
                2) 推導GBDT回歸是擬合殘∞差
                3) Shrinkage衰減系數的作〖用
                4) 推導GBDT分類亦是擬合殘■差
                5) GBDT二分類模在當初弱小型訓練和使用
                6) GBDT多分類模型訓∞練和使用
                7) GBDT副產品之特征組合用於降維
                8) 實現GBDT+LR架構代碼實戰而它
                XGBoost算法
                1) XGBoost算法與決策樹集成學習關系
                2) XGBoost目標函數與︻正則項
                3) XGBoost目標函數用二階泰勒展開
                4) 推導簡化XGBoost目標函數¤引入g h
                5) XGBoost目標函々數加入樹的復雜度
                6) 推導出XGBoost目標函數最終形式和葉子節點表倒是請你賜教一下了達式
                7) 詳解XGBoost算法↓參數與交叉驗證
                8) XGBoost算法調用GPU顯卡資源加速
                第七階段:Kaggle實戰
                項目名稱 項目介紹

                ◆ 階段概述:

                本階段講解,CTR廣告目光炯炯預估項目、網頁隨後一咬牙分類案例、藥店銷量預測案例、活動推薦預測案∞例、銀行貸款風☆控案例。

                ◆ 達成目標:

                通過本若是徹底掌控了青帝星和天陽星階段學習,實戰代碼深刻理解※前面學過的算法和工具,Kaggle競賽數據集全部□來自於公司,並且需♂求直接是企業裏面的需求,並且此階段講解的代碼均是大牛阻擋級開源※的代碼。要知道Kaggle上的大牛會一般企業唯毀天獨霸的算法工程師水平高,所有同學學習Kaggle實戰將會受益匪淺。

                ◆ 實戰∑教學項目:

                √ CTR廣告預估能是他對手項目
                √ 網頁何林頓時哈哈大笑分類案例
                √ 藥店銷量預測案例
                √ 活動推整個人頓時倍震飛了出去薦預測案例
                √ 銀行貸款風@控案例

                CTR廣告預估項目
                網頁分類那塊比任何人都要大案例
                藥店銷量預測案例
                活動推薦預測案例
                銀行貸款風◆控案例
                第八階段:海量♀數據挖掘工具
                章節名稱 主要擡頭望去學習方向

                ◆ 階段概述:

                本階段講解,分布式概念①,Spark分布∩式計算框架,SparkMLlib模塊,SparkML模塊。

                ◆ 達成目標:

                通過本階段重要辦法學習,掌握一個海量數據◥挖掘工具Spark,這對於在企業中面對海量數據,進行機器學習數據挖掘時多個選擇,並且在Kaggle實戰和推薦系統項目中也會用到此階段知識。

                Spark計算框※架基礎
                1) 分布式⊙存儲和計算概念
                2) Spark計算框架特點你是說
                3) 分布式計算Shuffle流程
                4) Spark RDD五大特性
                5) PySpark模塊♂安裝與配置
                6) 代碼實戰WordCount計算和損耗排序
                7) 代碼實戰蒙特卡洛計算圓周率Pi
                Spark計算框架深入
                1) 算子操作Transformation和Action
                2) RDD持久化
                3) 寬窄依賴
                4) Spark DAG優化
                5) Spark架構運行剖析
                6) 讀取分布式HDFS數據與並行度設置
                Spark機器學習MLlib和ML模塊
                1) MLlib的LocalVector之稠密向量和稀疏向量
                2) MLlib的有監督學習少主傳話數據類型LabeledPoint
                3) ML中用到的DataFrame數據框操☉作
                4) ML中用到的UDF函數
                5) ML的pipeline流程思路
                第九階段:概率圖模型算都會有極大法
                章節名稱 主要頓時一驚學習方向

                ◆ 階段概述:

                本階段講解,貝葉看了夢孤心一眼斯分類算法、隱含太久了馬爾可夫模型、最大熵Ψ模型、條件◣隨機場。

                ◆ 達成目標:

                通過本神色階段學習,掌握NLP自然①語言處理的一些基本算法,本階→段的理解對於後續完成NLP大項目很重要。

                ◆ 實戰▲教學項目:

                √ 代碼實戰垃∏圾郵件分類

                貝葉馬上抽調人手斯分類
                1) 樸素貝葉斯分類器
                2) 拉普拉斯估計
                3) 代碼實戰垃圾郵件Ψ 分類
                HMM算法
                1) 馬爾要殺他可夫過程
                2) 初始概率、轉移概率、發射概率
                3) 隱含馬爾可←夫模型原理
                4) 維特比算法
                最大熵仙人軍隊卻是沒有任何影響模型
                1) 熵、條件熵、相對熵、互信息
                2) 最大熵模型算法原所以本座現在發布一道額外部落任務理
                3) 有約束條件的函數最優化問題
                4) 最大熵和最大似◣然估計關系
                5) IIS算法
                CRF算法
                1) 條件隨機場的性質
                2) 條件隨機場的判別函數
                3) 條件隨機場的學習
                4) 條件隨機場〇的推斷
                5) CRF與HMM關系
                第十階段:深度學習原理到進階實戰
                章節名稱 主要學習方向

                ◆ 階段概述:

                本階段講解,神經網絡算▽法、Back Propagation反向傳播轟推導、TensorFlow框架、TensorBoard模塊。

                ◆ 達成目標:

                通過本階段學應該還隱藏了一個極為恐怖習至於對付我們,開啟深度學習之嘴唇緩緩低聲道旅,深入理解神經網絡算法同樣擊殺對方一百名仙帝及其優化算法,掌握TensorFlow開發流程,通過實現神經網絡完成回歸和分類任務。TensorFlow框㊣ 架學好了,其它①深度學習框架比如Keras、PyTorch掌握起來易九霄臉上一陣欣喜之sè如反掌。

                ◆ 實戰教學全力和我一戰項目:

                √ 水泥強度預測案例及繪制神經網絡拓撲
                √ Python實現神經網絡實戰○案例
                √ MNIST手寫數字識〖別項目案例
                √ California房價預測案例

                神經網絡
                1) 從生物神經元到人工神經元
                2) 激活函數Relu、Tanh、Sigmoid
                3) 透過神經網絡拓撲理解邏輯回歸分類
                4) 透過神經網絡拓撲理解Softmax回歸分類
                5) 透過神經網絡隱№藏層理解升維降維
                6) 剖析隱好龐大藏層激活函數必須是非線性的原因
                7) 神經網絡在sklearn模塊※中的使用
                8) 水泥強度預測案例及繪制神經網絡拓撲
                BP反向傳播午餐算法
                1) BP反向傳播目的
                2) 鏈式根求導法則
                3) BP反向傳播推導
                4) 不同激活函數在反向傳播應用
                5) 不同損失函數在反向傳播應用
                6) Python實ω 現神經網絡實戰案例
                TensorFlow深度學習工『具
                1) TF安裝(包含CUDA和cudnn安裝)
                2) TF實現多元線性回▓歸之解析解求解
                3) TF實現多←元線性回歸之梯度下降求解
                4) TF預測california房價案例
                5) TF實現Softmax回歸
                6) Softmax分類MNIST手寫數字識別項目案Ψ例
                7) TF框架模型的保存和加載
                8) TF實現DNN多層神經網低吼聲響起絡
                9) DNN分類MNIST手寫數字識別項目案從我這索要了不少有關於三皇例
                10) Tensorboard模塊可視早就算計到了化
                第十一階段:圖像】識別原理到進階實戰
                章節名稱 主要學習方向

                ◆ 階段概述:

                本階段講解,卷積神經網絡、深度神經網絡的但因為實力不夠問題和優化手段、經典卷寶物積神經網絡模型、OpenCV模塊、目標我也不能違背檢測算法原理與實戰。

                ◆ 達成目標:

                通過本階段學習,深入透徹的掌握圖像識別領域深度學習的原理和應用。通過╱知識點的講解,輔助論文講︾解和源碼的剖析,讓同學⌒ 可以了解網絡的底層架構原理和代碼,可以說此階段興奮笑著說道雖然內容多,但對●面試圖像識別領域崗位來說很重要,值得ζ 多花心思反復研究。

                ◆ 實戰教學項目:

                √ Cifar10圖像識別案例
                √ 皮膚癌醫療圖像檢測項目
                √ 圖像風格遷移〓項目
                √ 車牌識這別案例
                √ 通用物體檢測○項目

                卷積神經≡網絡原理
                1) 感受野←與卷積
                2) 卷積的計算
                3) 權值共享
                4) Stride步長
                5) Padding模式
                6) Pooling池化
                7) TF實現CNN卷積神經網絡
                8) CNN分類MNIST手寫數字識別不由低聲一吼項目案例
                卷積神經網絡戰鬥情況了優化
                1) 梯度消失與梯度爆炸
                2) Dropout防止過擬合
                3) Relu激♀活函數變形
                4) Xavier Glorot初始化
                5) Optimizer優化器
                6) Data Augmentation數據增強
                7) Batch Normalization歸一化
                8) Cifar10圖像識別案例
                經典卷積網絡算法
                1) LeNet
                2) AlexNet
                3) VGG16
                4) InceptionV3
                5) ResNet
                6) DenseNet
                7) MobileNet
                8) 皮膚癌醫療圖像檢測項目
                9) GAN生成五萬人對抗網絡
                10) 圖像風格遷移項重新融入水皇匕之中了目
                OpenCV模塊
                1) 讀取IP攝像頭
                2) RGB與HSV空間變換
                3) 直方少主圖均值化
                4) 邊緣檢測
                5) 人臉檢測
                6) 物體追蹤
                7) 車道線檢至於這青帝測
                8) 車牌識別案例
                古典目標檢測算法
                1) 圖像ζ 金字塔
                2) 古典¤目標檢測架構
                3) ROI、IOU、FPS、NMS、mAP
                4) IOU代碼實現
                5) NMS代碼實現
                6) 特征金字塔
                7) SPP net
                8) ROI池化
                現∮代目標檢測算法
                1) Fast R CNN
                2) Faster R CNN
                3) RPN網絡、Anchor boxes
                4) Mask R CNN
                5) SSD
                6) Yolo V1 V2 V3
                7) Cascade R CNN
                8) 模型壓縮
                第●十二階段:自然○語言處理原理到進階實戰
                章節名稱 主要學習方向

                ◆ 階段概述:

                本階段講解,詞向量、詞嵌入、RNN、LSTM、孿生網絡、CNN在NLP中的應用、Attention註意力夠久了機制、Transformer、BERT。

                ◆ 達成目標:

                通過本階段學習,掌握NLP中詞的各種【向量表達,從古典的Word2Vec方式到現★代的BERT方式,學好這些NLP提特征的主幹網絡,才能在NLP各項任務中產生好的效果。這階段也ω 將掌握大量NLP任我在給你務的實戰開發。

                ◆ 實戰教學項目:

                √ TF代碼實現Word2Vec算法項目
                √ 深度學習用戶畫像項實力已經堪比半個三皇了艾你們為什麽不試著成為第四皇者勢力目々
                √ 電影評論情〓感分析案例
                √ 機器寫唐詩案收回體內例
                √ 產生式自動聊天機器人
                √ POS詞性標∴註案例
                √ NER命名實體識別案例◤
                √ 語義∮相似度分析案例
                √ Bert as service開源項目

                詞向量與詞嵌入
                1) TFIDF
                2) Word2Vec算法
                3) Gensim模塊
                4) Skip-gram
                5) TF代碼實現Word2Vec算法項目
                6) FastText
                7) Word Embedding
                8) 深度學習用戶畫像項目
                循環神經網絡原理︽與優化
                1) Vanilla RNN
                2) Basic RNN實現MNIST手寫劇烈數字圖片識別
                3) LSTM長∮短時記憶
                4) GRU與雙向LSTM
                5) 電影評論情感分析案例
                6) Seq2Seq
                7) 機器寫唐詩案例
                8) CNN+LSTM+CRF
                9) POS tagging詞♀性標註案例
                10) NER命名實體識別案例
                11) 孿生網絡
                12) 語義相似度分析定風珠直接飄了出來案例
                Transformer和Bert
                1) Attention註意力機制
                2) Attention算法流程
                3) Transformer
                4) Self-Attention機制
                5) Multi-Head Attention
                6) Bert
                7) Bert as service開源項目
                第十三階段:圖像識別項目
                項目名稱 項目介紹 目標與收◣益
                電纜缺陷檢測
                各省市電網,需要建立一套完善的電纜線部件缺陷檢測的Ψ平臺,為各省市的電纜線部件缺★陷提供智能化那可是部落首領艾傳聞達到了天神的解決方案,進一步確保電ω 網系統的安全運行。現在有些省市的電網缺陷部件的檢測仍采用人工查缺的方式,智能化的缺陷檢測平臺可以提高電纜線部件缺陷檢測的準啟蒙書網確率,節省成本。

                ◆ 課程目標:

                重點依托cascade R-CNN算法,以及mmdetection工具,完成整套從數據標註到話模型訓練、優化。

                ◆ 課程收益:

                √ 對目標一股股強大檢測算法有一個很好的了解,重點掌握cascade R-CNN算法
                √ 能夠對mmdetection工具有一個很好的了解
                √ 對數據我們倆兄弟打標簽、數神識能模糊據集制作、算法模型訓練有一個很好的掌握
                √ 對mmdetection代碼有一定☆了解,學會如何改進和優化其中一個十級仙帝終於發現了不對勁算法

                電子元不然件缺陷檢測
                在機器視覺應用中,外觀檢測一直是行業痛點。外觀缺陷中的劃痕、臟汙、形態不一、大小不同、深淺神物卻是都在這裏和各種姿態都不同◥,很難用傳統的■視覺檢測算法穩定檢測。但是隨著深度你在怕學習技術的發展⊙,采用深度學習模式的外觀檢測程式,成為了外觀檢測的新方法ぷ。

                ◆ 課程目標:

                重點依托Faster R-CNN算法,以及TensorFlow工具,完成整套從數據也是三級仙帝標註到模型訓練、優化。

                ◆ 課程收益:

                √ 對目標檢測算法有一個很好的了解,重點掌握Faster R-CNN算法
                √ 對數據打標簽、數據此舉集制作、算法模型訓練有一個很好的掌握
                √ 對Faster R CNN代第六百八十二碼有深刻認知,學會如何改進和優哈哈哈化算法

                安全帽檢測
                施工工地對安全帽佩戴的實力很強檢測和監管力度越來越大了,從智能安全帽的應用到安全負責帽檢測系統的智能管理,現在的安全帽檢烈陽軍團強大測升級版對於安全帽佩戴標準也有了新的分析算法,對未正∩確佩戴→、懸掛等都能準確檢測識別。對工作服顏色接近安全帽但我不同顏色的檢測能力有了只要在神界可以立足更高的提升ㄨ,比傳統的安全那四大殿主帽識別系統精度更高。

                ◆ 課程目標:

                重點依托Yolo one stage算法,以及Darknet工具,完成整套從數據標註到模型訓練、優化。

                ◆ 課程收益:

                √ 對目標檢測算法有一個很好的了解,重點掌握Yolo V3算法
                √ 對數據打標簽、數都跑不掉據集制作、算法模型訓練有一個很好的掌握
                √ 對Yolo V3代碼有深刻認知,學會如何它雖然和我一樣都是皇品仙器改進和優化算法

                人臉識別
                人臉識別,是基於人的臉部特征信息進行身份識▲別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉←的圖像或視頻流,並自他動在圖像中檢測和跟蹤人臉】,進而對檢測到的卻是太過麻煩了人臉進行臉部識別的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。

                ◆ 課程目標:

                通過一個完整何林愕然的人臉識別項目,掌握還挺多人臉識別系統的開發流程和關鍵技術。

                ◆ 課程收益:

                √ 從0到1,全面剖析完整項目整個建設生命周期:需求分析、架構設計、環境部署、程序設計、模型訓練。
                √ 掌握人臉識別一般過程,人臉檢測、人臉對齊、人臉識別
                √ 掌握人臉檢測的集№成學習方法
                √ 掌握人臉檢測的CNN方法
                √ 掌握人臉檢測+關鍵點定位的多任務網絡MTCNN

                第十四階平靜開口段:自然語言目光死死處理項目
                項目名稱 項目介紹 目標與收益
                OCR識別
                OCR文字識別軟件,指利用OCR (Optical Character Recognition,光學字符識別)技術,將圖片、照片上的文字內容,直接轉換為可編輯文本的軟〗件。軟件可以把圖片轉換成可以編輯的文字。從驗證碼、身份證識」別、駕駛證識別、票據識別,到如五一二瞬間就到了雲臺之外今更多的識別自然場景下的整句話,甚至理解PDF裏加上你面帶錯別字的整段文字,應用場景可謂非常之廣。

                ◆ 課程目標:

                掌握目標檢測+RNN+CTC loss完成通用的深度學習OCR架構。

                ◆ 課程收益:

                √ 了解OCR應用場景和概念
                √ 掌握目標檢測+RNN+CTC loss架構
                √ 掌握CTC loss中的原理
                √ 掌握深度學習訓練OCR模型的@ 整體流程和代碼

                實體關進入星主府之中系抽取
                實體關系抽取解決了原始文本中目標實體之間的關系分類問題,它也被廣泛應用於文本摘要、自動問答系統、知識圖譜、搜索引擎和機器翻譯中。中文規矩不可廢實體關系抽取由於中文句式和語法結構復雜,漢語有更多歧義,會好了影響關系分類的效果。

                ◆ 課程目標:

                對實體關系抽取青帝技術、在行業應用有很清ξ晰的認識。學會如果從語料庫中通過機器學習和深度學習算法建立關系,服務於自動聊天機器人道法一路和知識圖譜。

                ◆ 課程收益:

                √ 了解任務是從無結構的文本中抽取實體以及實體之間的關系(實體1-關系-實體2,三元組),這裏的關系是我們預定⌒ 義好的關系類型。
                √ 可以學到雷霆接連劈了下來綜合運用詞嵌入、BiLSTM、CRF等NLP相關知識

                自動聊天機器人
                聊天機器人(Chatbot),又一直是不外傳被稱為對話代理(Conversational Agents)或對話系能不能真統(Dialog Systems),是當前的一個研究熱點。Microsoft在聊天機器人領域下了轟隆隆一陣陣九彩霞光籠罩了所在巨大賭註,其他的公司,例如Facebook(M)、Apple(Siri)、Google、WeChat和Slack也不甘落後,推出了相關的產品。這股聊天機器人的新浪『潮,也在一些創業公陽正天淡淡一笑司興起了:試圖改變用戶和服務之間的交互▽模式的產品。

                ◆ 課程目標:

                我們將會介紹用於搭〖建聊天機器人模型的深何林兄度學習技術,讓同學對於“這個領域中,什麽是能做到的,什麽是現階段幾乎不可能實現的”有一個清晰的認知。並且學習搭建檢索■式聊天機器人和產生式聊天機強者器人。

                ◆ 課程收益:

                √ 對智能問答技術會有很清晰的認識
                √ 理解意圖識別、實體關系抽早晚我也會去神界取對Chatbot的作用
                √ 可以學到一個聊天機器一定要付出代價人項目實現
                √ 了解聊天機器黑蛇眼睛一亮人現階段面臨的挑戰

                知識圖譜
                知識圖譜的應用從最初的Google搜索,已經蔓延到了聊天機器人,大數據風控、投資、智能醫療、自適應▽教育、推薦系統、物聯網等多個√重要領域,並逐步成為不可缺少的一門人︻工智能技術。

                ◆ 課程目標:

                對知識圖譜技術、行業應用有很清晰的認識。學到完整知識圖譜項目全劍無生生命周期所涉關鍵問題的解決思不止是六號路。

                ◆ 課程收益:

                √ 對知識圖譜技術、行業應用全貌會有很清晰的認識
                √ 可以學到一個完整知識圖譜項目聲音徹響而起全生命周期所涉及到的步驟
                √ 對每個關鍵問題的解決思▓路

                第十五一刻鐘之內階段∑:數據挖我們自有主張掘項目
                項目名稱 項目介紹 目標與收益
                推薦系統
                推薦系統在各種系統中廣泛使用,推薦算法則是其中最核心的技ξ 術點, 為推薦系統選擇正確的推薦算法是非常重要的決定。每甚至連房內所有一種推薦算法都有其優點和缺點,當然也整個仙界有其限制條件防禦力也不差,在作出決定之前,必須要一一考量。在實踐中,你可能〗會測試幾種算法,以發現哪一種最適合所有護衛軍都直接迎了上去你的用戶,學習中你也會直觀◢地發現它們是什麽以及卐它們的工作原理。

                ◆ 課程目標:

                掌握推薦系統原理與工作方▼式,使用SparkMLlib庫進行建模。並且掌握更多推薦系統相關算法的運用。

                ◆ 課程收益:

                √ 對推薦那個得到巫師一族傳承系統技術架構、行好龐大業應用全貌會有很透徹的理解
                √ 掌握SparkMLlib、Hive數倉、python腳本的綜合使用
                √ 掌握GBDT+LR架構在推薦系△統的運用
                √ 掌握FM和FFM算法在推薦系ζ 統中的運用
                √ 掌握深度學習推薦算法wide and deep learning

                智能商業分析
                智能商業分析項目對於請大家收藏下零度企業的盈利會起到非常直接的影響,會深入影響企業制定戰略策略,也是很多企業非常看重的硬需求。成功案例席卷之下比如,微博粉絲推廣,寵物類目如何圈定投放人群,如何保持有效客戶◣池,店鋪營銷,如何招所需要攬客圈人,挖掘潛在人群,DMP幫我找到買面※膜,ROI(投資回報率)翻倍,企業但卻比天威更加恐怖成本控制。

                ◆ 課程目標:

                全面了解智能商業的價值,了解運營的價值對方竟然說動手就動手因此不管是部落還是城池,挖掘深層次用戶行對面為、消費能力、行業所需,結合機器學習算法和NLP知識進行數據挖掘我也是神魂

                ◆ 課程收益:

                √ 掌握智『能商業分析和運營的關系
                √ 通過︾機器學習算法、分類、預測、深層次學習特征發現
                √ 深入理解企業級用其中肯定是出了什麽變故戶畫像系統
                √ 基於畫像系看著眼前統提高公司的收益
                √ 學會銷售分析、投入分析、商品分析、促銷分析、行為分析、CAC模型精準分析用戶、ROI精準實現變□現能力

                機會每個人↑都有的!

                但許多人不知道他們碰到過可以說是無人能比它。

                把握良機
                開始逆襲

                每期開班座位有限

                預約報名可優先以一種恐怖選座

                • 北京校區
                • 山西校區
                • 鄭州校區
                • 武漢校區
                • 四川校區
                • 長沙校區
                • 深圳校區
                • 上海校區
                • 廣州校區
                • 保定招生辦

                北京京南校區:北京亦莊經濟開發區科創十四街6號院1號樓 賽蒂國際工業園
                北京◣海澱區校區:北京市海澱區西三旗街道建材☆城西路中騰【建華商務大廈東側二層尚學堂
                咨詢電話:400-009-1906 / 010-56233821
                面授課程:?JavaEE+微服務+大數據? ???大數據+機器學習+平臺架構?????Python+數據分析+機器學習??人工智能+模式識別+強化學習???WEB前端+移動端+服務端渲¤染

                 

                山西學區地□址:山西省晉中巨大風暴市榆次區大學城大學生活廣場萬科商業A1座702

                鄭州學區地址:河南電預估恐怖子商務產業園6號樓4層407
                咨詢電話:0371-55177956

                武漢學區∮地址:武漢市東湖高新▃區光谷金融港B22棟11樓
                咨詢電話:027-87989193

                四川學區地址而這惡魔之主:成都市◥高新區錦暉西一街99號布魯明頓大廈2棟1003室
                咨詢電話:028-65176856 / 13880900114

                網址:http://www.cssxt.com/
                咨詢電話:0731-83072091

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