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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山学院 【南京分部】：金港大厦
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| 实验设备 |
☆资深工程师授课
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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- 深度理解机器学习中的监督学习、非监督学习、深度学习等必修知识
适用人群
具备python编程基础，想入门人工智能机器学习。
课程简介
本课程将从了解什么是人工智能开始，
带你深度理解机器学习中的监督学习、非监督学习、深度学习等必修知识。
再通过搭建智能问答系统、文本情感分析、机器学习图像识别
等几个经典的实战项目，带你高效扎实地入门人工智能。
第1章有监督学习以及简单机器学习算法介绍
1-1什么是机器学习
1-2监督学习和非监督学习
1-3sklearn的使用-01
1-4sklearn的使用 02
1-5sklearn的使用 03
1-6机器学习系统搭建流程
1-7案例：体重预测-01
1-8案例：体重预测02
第2章词袋模型以及文本之间的距离计算（智能问答系统）
2-1智能问答系统介绍
2-2词袋模型
2-3余弦相似度
第3章模型的搭建（情感分析项目）
3-1情感分析项目介绍
3-2稀疏矩阵
第4章深度学习
4-1监督学习的本质
4-2浅层学习与深度学习
4-3深度学习的种类
4-4深度学习优缺点
第5章利用Keras库来编写图像识别系统
5-1Keras的安装
5-2深度神经网络
5-3Softmax函数用于分类
5-4编写神经网络01
5-5编写神经网络02
5-6编写神经网络03
5-7编写神经网络04
5-8编写神经网络05
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