時間

主題

內(nèi)容

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第一天

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上午

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人工智能技術體系

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1、人工智能的基本知識體系

2、人工智能的發(fā)展與主要技術突破

3、人工智能與機器學習的關系

4、機器學習的主要概念：訓練方法，特征空間，

緊致性和可分性，泛化能力；

分類與聚類，有監(jiān)督和無監(jiān)督，

特征降維；線性分類器，貝葉斯分

類器，隨機森林分類器，神經(jīng)網(wǎng)絡分類器。?

機器學習技術

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第一天

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下午

數(shù)據(jù)分析基本技能

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1、數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)格式轉換

2、多維數(shù)據(jù)的切片與篩選

3、特征提取與模型建立

4、機器學習模型性能評價

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Python開發(fā)環(huán)境和主要數(shù)據(jù)分析模塊

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1、Anaconda 安裝與使用

2、Pycharm 集成開發(fā)環(huán)境

3、Jupyter 開發(fā)環(huán)境搭建

4、Tensorflow + Keras 框架

5、Python語言與其他語言的跨語言調(diào)用

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第二天

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上午

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Numpy數(shù)據(jù)分析與應用案例

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1、numpy數(shù)據(jù)分析與交通流量預測案例

1）時間序列模型

2）數(shù)據(jù)預處理與模型訓練

2、機場安檢托盤物品檢測案例

1）圖像數(shù)據(jù)的處理

2）物品定位方法

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下午

Pandas

和matplotlib工具包使用和案例分析

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1、pandas數(shù)據(jù)處理技巧及應用案例

1）車流量數(shù)據(jù)的預處理方法

2）數(shù)據(jù)缺失值得填充方法

3）多維數(shù)據(jù)可視化方法

4）空間數(shù)據(jù)可視化方法

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第三天

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上午

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機器學習算法與案例分析

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1、?神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及其圖像和數(shù)據(jù)分析中的應用案例分析

2、機場安檢托盤物品檢測案例

1）圖像數(shù)據(jù)的處理

2）物品定位方法

3、出租車位置聚類算法案例

4、摩拜單車需求量預測案例

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下午

深度學習應用案例

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1、機場安檢危險物品識別方法

1）數(shù)據(jù)的格式轉換

2）模型參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化

3）應用程序部署方法

2、停車場自動收費系統(tǒng)

1）車牌識別

2）車型識別

3）應用程序生成與部署