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Python-机器学习、深度学习与计算机图像处理技术实战

课程讲解经典机器学习算法,如聚类算法,结合Tensorflow2.3 神经网络、Keras 神经网络框架实现案例。

29课时
13693人学习
5.0分
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第0章 人工智能应用方向 00:45:15
0.1.概述00:45:15试看
第1章 数据结构与函数参数 01:01:09
1.1.List与Dict00:21:08试看
1.2.函数概念与类别00:40:01
第2章 面向对象与模块化 00:47:44
2.1.面向对象与模块化00:40:47
2.2.课程回顾00:06:57
第3章 Numpy、Pandas 科学库 02:03:59
3.1.Numpy、Pandas 科学库(1)01:11:36
3.2.Numpy、Pandas 科学库(2)00:52:23
第4章 线性回归原理分析 00:29:13
4.1.线性回归原理分析00:29:13
第5章 机器学习案例 16:44:01
5.1.机器学习案例(1)01:25:20
5.2.机器学习案例(2)01:13:29
5.3.机器学习案例(3)01:32:43
5.4.机器学习案例(4)01:09:55
5.5.机器学习案例(5)01:22:19
5.6.机器学习案例(6)01:12:08
5.7.机器学习案例(7)01:25:41
5.8.机器学习案例(8)01:17:16
5.9.机器学习案例(9)01:22:23
5.10.机器学习案例(10)01:16:16
5.11.机器学习案例(11)01:16:49
5.12.机器学习案例(12)02:09:42

课程简介

课程主要介绍一些经典的传统机器学习算法,如分类算法:KNN算法,朴素贝叶斯算法,逻辑回归,决策树算法以及随机森林;回归算法:线性回归,聚类算法,结合Tensorflow2.3 神经网络、Keras 神经网络框架,实现一些小型案例。

课程目标

学习回归算法理论与实战;

学习决策树算法理论与实战;

学习集成学习算法理论与实战;

学习KNN算法和决策树算法理论与实战;

学习聚类算法理论与实战;

学习神经网络算法;

学习Tensorflow;

生成式对抗网络GANs。

适合人群

物联网工程师

算法工程师

Python开发工程师

人工智能工程师


刘老师

精品课程

Python核心编程与快速入门

Django Web开发、Scrapy爬虫实践

Numpy与Pandas数据统计与分析技术

Python机器学习 (K-近邻、贝叶斯、决策树、随机森林、K-均值、线性回归) 

Tensorflow 深度学习与人脸识别技术

Java SSH高级应用开发最佳实践

Spring Boot与Spring Cloud

设计模式最佳实践

区块链、比特币、以太坊智能合约应用实践

Solidity Truffle智能合约最佳实践

Hyperledger Fabirc 联盟链架构实现 


教学风格

丰富的企业应用软件开发经验,深厚的软件架构设计理论和实践。专业而丰富的培训教学技能,将深奥的技术理论与企业实践有机融合,通过轻量化、深入浅出的授课方式让学员在愉悦中获取知识!


工作经历

工作时间:2005年9月到2010年12月

所在公司:西安古热线      部门:软件研发部门    所属职位:软件开发工程师

工作描述:主要从事J2EE项目开发、项目二期维护  

工作时间:2011年9月到2015年12月


所在公司:华夏软件   部门:研发部   所属职位:Web开发、数据挖掘、机器学习

工作描述:主要从事Python Web项目、数据分析、机器学习

工作时间:2016年1月到 至今


所在公司:中培教育特聘讲师   部门:培训部  所属职位:企业培训师

工作描述:主要从事Python、区块链企业培训, 课程研发


部分培训客户

北京建行:Python数据挖掘与统计分析

厦门某商业银行Python入门与银行贷款风险预警

浙江移动:Python人工智能与机器学习

中国电信:Python自主研发培训

深圳某彩票公司:Java企业级开发培训 

香港OOCL的Java企业级培训

广州南航J2EE项目培训

深圳证券的Spring MVC MyBatis Spring 架构培训

交通银行的区块链培训

思科公司区块链、以太坊Dapp架构培训

电信研究院 Hyperledger Fabirc联盟链架构