1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

第1章人工智能入門指南
1-1編程語言的選擇
1-2方向與前景概述
1-3解決方案與論文的價值
1-4機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
1-5算法都做了哪些事
1-6進(jìn)階算法概述
1-7人工智能-微職位介紹
第2章數(shù)據(jù)科學(xué)必備工具包-Pandas
2-1Pandas概述
2-2Pandas基本操作
2-3Pandas索引
2-4groupby操作
2-5數(shù)值運算
2-6對象操作
2-7對象操作
2-8merge操作
2-9顯示設(shè)置
2-10數(shù)據(jù)透視表
2-11時間操作
2-12時間序列操作
2-13Pandas常用操作
2-14Pandas常用操作
2-15Groupby操作延伸
2-16字符串
2-17索引進(jìn)階
2-18Pandas繪圖操作
2-19大數(shù)據(jù)處理技巧
第3章機器學(xué)習(xí)入門算法-線性回歸
3-1線性回歸算法概述
3-2誤差項分析
3-3似然函數(shù)求解
3-4目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo)
3-5線性回歸求解
第4章數(shù)據(jù)分析-機器學(xué)習(xí)模板
4-1人口普查收入預(yù)測任務(wù)概述
4-2單特征與缺失值展示
4-3數(shù)據(jù)清洗
4-4特征工程
4-5單變量展示
4-6雙變量分析
4-7開發(fā)新變量
4-8ROC與AUC
4-9機器學(xué)習(xí)模型
第5章深度學(xué)習(xí)-Tensorflow-貓狗識別
5-1貓狗識別任務(wù)概述
5-2貓狗識別數(shù)據(jù)讀取
5-3貓狗識別網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
5-4網(wǎng)絡(luò)迭代訓(xùn)練
5-5貓狗測試網(wǎng)絡(luò)效果