大數(shù)據(jù)與人工智能高級培訓

大數(shù)據(jù)與人工智能高級培訓課程介紹：

本培訓實踐與理論并重，通過理論講解，算法闡述，算法適用場景，實例分析和編碼實踐，以及對最新的人工智能算法的趨勢和熱點的分析和介紹，使學員不僅掌握機器學習，人工智能領域常用算法，而且可以在實戰(zhàn)中應用機器學習人工智能解決工作中的實際問題，從而幫助企業(yè)在人工智能時代拔得頭籌占得先機。

大數(shù)據(jù)與人工智能高級培訓課程大綱：

1 基于規(guī)則的分類器
工作原理
排序方案
直接提取規(guī)則
間接提取規(guī)則

2分類算法：貝葉斯
應用場景概述
貝葉斯定理
貝葉斯分類器的由來
樸素貝葉斯分類器
貝葉斯信念網絡
3 支持向量機
為什么支持向量機廣受好評
從邏輯回歸到支持向量機
最大邊緣平面
構造更高級的分類器的關鍵：核函數(shù)
核函數(shù)的多種選擇
使用支持向量機來分類
如何選擇最佳的模型：邏輯回歸，支持向量機，人工神經網絡
4 聚類算法：層次聚類
基本凝聚層次聚類算法
單鏈和全鏈，組平均
層次聚類的主要問題
層次聚類優(yōu)點與缺點分析
實例學習和課堂練習：產品聚類
5 基于密度的聚類
使用場景
DBSCAN算法詳解
密度聚類的使用
6 概率圖模型
隱馬爾可夫模型
馬爾科夫隨機場
條件隨機場
7 人工神經網絡
從邏輯回歸到人工神經網絡
大腦和人工神經網絡
感知器模型
感知器能解決亦或問題嗎？
多層感知器
深度神經網絡
設計深度神經網絡的最佳實踐

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