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更新时间：2024-11-22
垂直专业深度从人工智能的数学基础、数据库基础、python，到机器学习、复杂网络Tensorflow、深度学习等16大模块垂直深入，扎实专业技能功底。
纵向创新力度突破传统思维的局限和传统数据分析的方法，加入目前前沿的人工智能相关技术以及企业级大型项目案例，实战的成功应用，创新落地。
横向知识宽度加入行业跨界知识与多领域的应用场景模块，如“对抗生成网络、智能问答系统、文本分析、图像识别”等，引入人工智能应用的多场景多案例。
课程服务体验在线碎片化学习，加入在线练习功能和课后作业指导服务，为每一位立志于在人工智能领域有所建树的学员提供完美、贴心的在线学习解决方案。
| 学习阶段 | 学习内容 |
| 人工智能之数学基础（约6小时） |
1.微积分 2.线性代数 3.概率论与数理统计 |
| 数据库基础——关系型数据库（约8小时） |
1.SQL入门及安装 2.数据表及字段操作 3.SQL查询、链接 4.SQL商业应用案例 |
| 数据库基础——非关系型数据库（约5小时） |
1.MongoDB简介 2.MongoDB的常用操作 3.MongoDB的使用 4.Python操作MongoDB |
| 人工智能之Python基础篇（约5小时） |
1.Python的安装与环境配置 2.Python的基础与规范 3.Python的基本对象类型 4.Python语句 |
| 人工智能之Python进阶篇（约5小时） |
1.函数 2.类与对象 3.库与模块 4.文件 5.错误与异常 |
| 人工智能之机器学习基础篇（约10小时） |
1.Python机器学习算法库Scikit-Learn入门介绍 2.Python统计分析基础 3.SVD分解与主成分分析 4.线性回归算法实现 5.岭回归、Lasso和弹性网 6.判别分析 7.梯度下降算法原理与Scikit-Learn实现 8.逻辑回归算法原理与Scikit-Learn实现 9.贝叶斯算法原理与Scikit-Learn实现 10.案例：泰坦尼克号生存预测 |
| 人工智能之机器学习进阶篇（约20小时） |
1.KNN近邻元素分类器 2.时间序列模型 3.EM算法 4.聚类分析 5.决策树模型的基本原理与Scikit-Learn实现 6.集成算法入门 7.集成算法的Scikit-Learn实现 8.感知机模型基本原理 9.支持向量机基本原理与Scikit-Learn实现 |
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