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課程簡介
監督學習:分類和回歸
- Python 中的 Machine Learning:scikit-learn API 簡介
- 線性回歸和邏輯回歸
- 支援向量機
- 神經網路
- 隨機森林
- 使用 scikit-learn 設置端到端監督學習管道
- 使用資料檔
- 缺失值的插補
- 處理分類變數
- 可視化數據
Python 人工智慧應用框架:
- TensorFlow、Theano、Caffe和Keras
- 使用 Apache Spark 的大規模 AI:Mlib
高級神經網路架構
- 用於圖像分析的捲積神經網路
- 用於時間結構數據的遞迴神經網路
- 長短期記憶細胞
無監督學習:聚類、異常檢測
- 使用 scikit-learn 實現主成分分析
- 在 Keras 中實現自動編碼器
AI 可以解決的問題的實際範例(使用 Jupyter 筆記本的動手練習),例如
- 圖像分析
- 預測複雜的財務序列,例如股票價格,
- 複雜模式識別
- 自然語言處理
- 推薦系統
瞭解 AI 方法的局限性:失敗模式、成本和常見困難
- 過擬合
- 偏差/方差權衡
- 觀察數據中的偏倚
- 神經網路中毒
套用專案工作(選擇)
最低要求
參加本課程不需要任何特定要求。
28 時間:
客戶評論 (2)
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Course - Applied AI from Scratch in Python
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently