课程亮点
授课老师、助教老师、班主任、就业指导老师4对1的服务模式，学员可以实时在线在线与授课老师和助教老师1对1沟通问题，就业指导老师会在就业前对学员进行1对1就业指导。

适用对象
计算机相关专业专科本科在校生，或理工科本科，且至少熟悉一门编程语言。 Java 开发工程师、机器学习工程师、机器学习开发工程师、机器学习算法工程师、 数据科学家、人工智能工程师、人工智能应用工程师、人工智能应用开发工程师、应用架构高级工程师、人工智能产品经理。

学习目标
1、掌握数据挖掘与机器学习基本知识

2、掌握数据挖掘与机器学习进阶知识

3、掌握深度学习的理论与实践

4、掌握Python开发技能

5、掌握深度学习工具：TensorFlow、Keras等

6、为学员的后续项目应用提供针对性的建议

课程内容
人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点， 并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法 （决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN、RNN、GAN等）， 以及人工智能领域当前的热点。通过6天的系统学习、案例讲解和动手实践，让学员能初步迈入机器学习和深度学习的知识殿堂。

第一部分 初识机器学习 概念与术语（人工智能、数据挖掘、机器学习）；数据挖掘的对象；数据挖掘的关键技术；知识的表达；Python的安装；数据预处理；回归与时序分析；决策树
第二部分 机器学习中的典型算法 聚类；关联规则；朴素贝叶斯与KNN；极大似然估计与EM算法；性能评价指标
第三部分 神经网络专题 BP神经网络；模拟退火算法与其他神经网络；机器学习中的优化方法；遗传算法
第四部分 机器学习进阶 支持向量机；隐马尔科夫模型；文本挖掘；从LSA到LDA
第五部分 机器学习进阶与深度学习初步 利用无标签的样本；集成学习；强化学习；深度学习—；
第六部分 深度学习 优化算法；避免过适应；典型应用场景；RNN、LSTM、GRU；GAN、D

人工智能培训

第一部分
Python软件开发基础1

1.掌握计算机构成和工作原理
2.会使用Linux常用工具
3.熟练使用Docker基本命令
4.建立Python开发环境，并使用print输出
5.使用Python完成字符串的各种操作
6.使用Python re模块进行程序设计

第二部分
Python软件开发基础2

1.能够使用Python面向对象方法开发软件
2.能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作
3.掌握非关系数据库MongoDB的使用
4.能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发

第三部分
Python全栈式WEB工程师

1.能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓。
2.能够独立完成前端软件的开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站WEB开发的技巧。

第四部分
Python多领域开发

1.能够使用Python熟练编写爬虫软件。
2.能够熟练使用Python库进行数据分析。
3.招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
4.掌握Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发