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机器学习python与tensorflow实战,阿里一哥,随着摩尔定律,硬件性能提升,带来计算力的巨大提升,深度学习在图片识别领域获得了压倒性的胜利,也是现在研究最火热的方向,不懂深度学习的工程师是假工程师。 学习目的:研究人工智能,了解机器学习,应用到开发工作中。 【课程大纲】 第一章 起源与发展 1.1 初识人工智能案例 1.2 人工智能模式识别发展历史 1.3 人工智能模式识别常用算法 1.4 机器学习与深度学习常用算法 第二章 环境准备 2.1 搭建本地python和TensorFlow环境 2.2 机器学习基础数学知识 2.3 在线jupyter环境 2.4 Python 编程基础知识 第三章 模式识别与机器学习 【每周一更新2个课时】 3.1 模式识别与机器学习常用术语及含义 3.2 模型训练方法与泛化 3.3 训练集、测试集与验证集 3.4 数据处理与特征组合 3.5 逻辑回归模型实战 3.6 分类模型实战 3.7 简单正则化与稀疏正则化 3.8 神经网络模型创建与训练实战 3.9 多元神经网络拓展实战 3.10 用户兴趣推荐之协同过滤 适用人群:热爱人工智能与机器学习,钻研自动化思想与实践。在日常工作生活中爱思考,将人工智能自动化应用到实践中。