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从Python到人工智能的模型与实战
从Python到人工智能的模型与实战
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直播面授
课程图标 课程代码 NX0182

课程描述

在大数据时代,数据的重要性显得越来越重要,Python作为一门优秀的编程语言,用于处理数据也非常方便,并且数据的分析和挖掘处理功能也非常强大,在这一门课程中,将使用Python3一步一步讲解数据分析与人工智能的知识,并且全程采用实战案例教学,让学员可以从实际场景中学习到以下技能:

  • 1、掌握数据挖掘基础工具使用;

  • 2、掌握数据挖掘处理数据方法;

  • 3、了解常见机器学习算法原理;

  • 4、掌握深度学习算法和框架。

可用于解决如下实际问题:

  • 1、从数据支持到策略开发;

  • 2、实现自动交易策略;

  • 3、深度学习模型的训练过程。

授课说明

课程形式:课堂讲授、讲义解析、实战互动演练

培训环境

  • 机器要求:计算机1台1人

  • 软件要求:Windows7以上、Python环境

  • 硬件要求:CPU: 主流即可

  • RAM:8GB以上

  • 教学环境:局域网、白板、投影仪

课程大纲

Python数据分析基础Python数据分析与挖掘技术基础

数据分析与挖掘技术基础

  • 科学计算numpy

  • pandas

  • 数据可视化matpalotlib

  • Python数据导入实战

  • Python数据可视化分析实现

Python数据清洗、集成与变换

  • Python数据清洗

  • Python数据集成

  • Python数据变换

  • 学会预处理大规模数据

Python数据挖掘建模

Python数据建模与分类实现

  • Python数据建模概述

  • Python数据分类实现过程

  • 常见分类算法

  • KNN算法

  • 贝叶斯方法

  • 回归分析与决策树

Python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析

  • 聚类常见算法

  • 聚类三法实战(划分法、层次法、密度法)

  • K-Means算法

  • Python数据回归分析

Python机器学习

  • 特征工程

  • 监督学习分类算法

  • 监督学习回归算法

  • 非监督学习

  • Scikit-learn使用

  • 模型选择与调优

Python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实战

  • Python数据降维分析实现

  • 大型网站用户行为基本数据分析与挖掘分析项目实践

人工智能工具Tensorflow

  • TensorFlow API的构建

  • 简单API进行多层感知器建模

  • 简单API进行CNN/LSTM建模

  • DataSet与数据高效读写

  • 复杂API的高效特征工程处理

  • Keras工具简介

  • 序贯模型与函数模型的使用

  • 多层感知器

  • Keras卷积神经网络

  • 项目案例实战:验证码识别