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數(shù)據(jù)分析-基礎(chǔ)內(nèi)容、數(shù)據(jù)分析-模塊學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析-數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析-特征工程和結(jié)果可視化、pyechart模塊動態(tài)可視化 培養(yǎng)方向: 理解隨機變量的數(shù)字特征的概念和性質(zhì);會利用性質(zhì)計算隨機變量的數(shù)字特征; 掌握數(shù)據(jù)分析涉及到的相關(guān)概念,了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程,熟悉相關(guān)模塊的使用; 能夠認識數(shù)據(jù)、了解數(shù)據(jù)的合并、清洗、標準化與轉(zhuǎn)換等常用操作; 了解可視化過程;圖形繪制;掌握Matplotlib模塊
詞云、分類算法、聚類算法、 回歸類算法、關(guān)聯(lián)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)化、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型 培養(yǎng)方向: 掌握常用的機器學(xué)習(xí)算法,深入接觸項目案例,在理解算法的基礎(chǔ)上,掌握算法在實際項目中的應(yīng)用
張量、 數(shù)據(jù)準備、 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、 損失函數(shù)和優(yōu)化器、 模型的保存和加載、 TensorFlow+PaddlePaddle 培養(yǎng)方向: 了解人工智能領(lǐng)域中主流的開發(fā)框架,如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch等......
分析項目需求、數(shù)據(jù)清洗及補值、訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型、結(jié)果分析及預(yù)測 培養(yǎng)方向: 掌握人工智能領(lǐng)域中的圖像識別技術(shù),對行業(yè)中流行的數(shù)據(jù)模型和算法有所了解......
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