大數(shù)據(jù)與人工智能高級(jí)培訓(xùn)

大數(shù)據(jù)與人工智能高級(jí)培訓(xùn)課程介紹：

本培訓(xùn)實(shí)踐與理論并重，通過理論講解，算法闡述，算法適用場(chǎng)景，實(shí)例分析和編碼實(shí)踐，以及對(duì)最新的人工智能算法的趨勢(shì)和熱點(diǎn)的分析和介紹，使學(xué)員不僅掌握機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能領(lǐng)域常用算法，而且可以在實(shí)戰(zhàn)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能解決工作中的實(shí)際問題，從而幫助企業(yè)在人工智能時(shí)代拔得頭籌占得先機(jī)。

大數(shù)據(jù)與人工智能高級(jí)培訓(xùn)課程大綱：

1 基于規(guī)則的分類器
工作原理
排序方案
直接提取規(guī)則
間接提取規(guī)則

2分類算法：貝葉斯
應(yīng)用場(chǎng)景概述
貝葉斯定理
貝葉斯分類器的由來
樸素貝葉斯分類器
貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)
3 支持向量機(jī)
為什么支持向量機(jī)廣受好評(píng)
從邏輯回歸到支持向量機(jī)
最大邊緣平面
構(gòu)造更高級(jí)的分類器的關(guān)鍵：核函數(shù)
核函數(shù)的多種選擇
使用支持向量機(jī)來分類
如何選擇最佳的模型：邏輯回歸，支持向量機(jī)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4 聚類算法：層次聚類
基本凝聚層次聚類算法
單鏈和全鏈，組平均
層次聚類的主要問題
層次聚類優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)分析
實(shí)例學(xué)習(xí)和課堂練習(xí)：產(chǎn)品聚類
5 基于密度的聚類
使用場(chǎng)景
DBSCAN算法詳解
密度聚類的使用
6 概率圖模型
隱馬爾可夫模型
馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)
條件隨機(jī)場(chǎng)
7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
從邏輯回歸到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
大腦和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
感知器模型
感知器能解決亦或問題嗎？
多層感知器
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳實(shí)踐

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