人工智能技术实操培训班解决方案

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2016年的20.5K/月，2017年的27.6K/月

1.Python基础介绍、python版本差异介绍与环境搭建

2.Python语法基础与数据类型

3.Python序列(字符串、列表、元组)操作

4.Python语句、赋值、表达式、if条件语句、while语句，for语句

5.Python面向对象、函数、模块、类

6.运算符重载、类的设计、异常

7.Python文件操作、JSON、XML、线程、时间和日历

8.正则表达式、爬虫、Python网络编程

9.Python图片处理框架：SciPy，Matplotlib、PIL、OpenCV2

10.科学计算框架：Pandas、Numpy 服务器框架：Flask

微积分基础

1.极限

2.求导（导数的几何意义，链式求导法则）

3.求最小最大值

4.泰勒级数

5.积分的意义

线性代数

1.什么是线性代数

2.矩阵与矩阵的变换

3.矩阵的逆

4.特征值与特征函数

5.相似变换

概率统计（一）

1.概率基础（经典概率、条件概率、加法规则、乘法法则）

2.贝叶斯公式

概率统计（二）

1.概率分布（高斯分布等）

2.参数估计（最大似然法）

3.信息论基础

1.numpy

2.pandas

3.matplotlib

4.OpenCV（基础部分）

Tensorflow(一）

1.安装

2.图概念

3.语法基础

Tensorflow（二）

1.多GPU，多机器

2.并行化

3.其他开源机器学习框架

1.什么是机器学习

2.线性回归与逻辑斯蒂回归

3.最小二乘法

4.梯度下降法

5.样本相关知识

6.效果衡量指标

深度学习基础（二）

1.感知机

2.MLP网络和BP算法

3.深度学习基础

4.稀疏自编码

5.实战：a. 图像压缩、b.MINST数字分类

卷积神经网络（一）

1.基本运算（卷积、池化、RELU等）

2.卷积神经网络结构

3.深度剖析CNN网络优于MLP网络的原因

4.实战：a. 图像分类

卷积神经网络（二）

1.常见的CNN网络（AlexNet、Vgg、Resnet、Interception等）

2.迁移学习

3.实战

循环神经网络（一）

1.RNN网络

2.LSTM和GRU网络

3.双向循环神经网络

4.实战

循环神经网络（二）

1.Seq2Seq

2.注意力模型

3.词嵌入模型

4.实战

生成式对抗神经网络（一）

1.对抗学习基础

2.DCGAN

3.WGAN

4.条件GAN

5.InfoGAN

6.实战

深度强化学习（一）

1.强化学习基础

2.深度强化学习

3.实战

深度强化学习（二）

1.A3C算法

2.AlphaGo算法分析

3.实战