上海涛德顾问学院

涛德全国首家 AI 人工智能培训,机器学习、深度学习、TensorFlow、DeepMind 强化学习培训。
内容精深同时学习R语言及Python环境下的机器学习,质量为王,全面好评,注重诚信。
上海涛德是全国首家人工智能培训机构。
2017年中国把人工智能提升为成为国家战略。涛德率先在全国范围内推出机器学习,Tensorflow深度学习,强化学习等一系列内容的人工智能培训,成功助力学员入行AI领域,那时候深度学习还是算法的主角。2018年全国前言科技公司开始大面积采用强化学习算法,而这项技术涛德学员在2017年就已经学习并掌握。成为同学们面试及工作中的致胜法宝。

联系电话及微信咨询:159 0075 2994
企业需要的是能够开发算法、解释算法的工程师,而不是只会调用算法
工具的工程师。涛德培养的是具备源代码级开发能力的算法工程师。
 
90%的课程时间聚焦在机器学习高级数学核心及算法的实现。我们不是
培训Python程序员+网络爬虫+简单的机器学习基础。我们只聚焦高级机
器学习、算法工程师岗位。
 
同时学习R语言和Python环境下的机器学习算法。您将具备R+Python两种
实现机器学习的能力。因为很多企业要求同时懂得两种机器学习语言。

除了常规回归、逻辑回归、随机森林、SVM、C45,C50决策树、深度神
经网络等算法,我们更提供DeepMind,AlphaGo,及2017以来最新的机器学
习算法。
课程大纲(第三版2019新)
一、人工智能核心算法模型(独家核心教学内容)

人工智能与动态规划

主流动态规划算法

智能体随机行为计分矩阵

智能体行为选择 

马尔科夫动态决策

不调用任何平台接口的人工智能开发

无标签电商数据NLP多分类(2019新增:涛德为客户实施的真实企业AI项目,客户为世界500IT硬件公司)

项目:机器人下棋Mini AlphaGo程序开发

二、 高级算法数学模型详解(独家核心教学内容)

本部分内容较多,在此仅列出少部分内容


Vector projection

数据集表示

优化问题     

Minors

Hessian


注:涛德的算法模型除了包括统计、高数、线代等内容之外,还包括如:凸优化、解析几何等其他更高级别数学算法内容

三、Python 3 基础,R语言基础

Python 3基础语法

科学计算包使用

List对象使用

Tuple对象使用

Dict对象使用

Python Numpy多维数值运算

数据框对象

Pandas包使用

读取来自文本的数据源

读取来自ODBC的数据源

Python 基础绘图

R语言基础

Vector对象

Matrix对象

数据框对象

R语言绘图

ggplot2高级数据可视化

四、统计学习的实现

R连接数据源

R与概率统计   

概率与事件基础理论

常用统计量

随机变量分布

离散型随机变量与概率概率质量函数与累计分布

连续随机变量及概率分布

推断统计

推断统计:假设检验

Z,t等近多种分布的分析与检验及相关案例(案例主要以金融行业为主)

统计分布的可视化

二项分布金融数据分析

正态分布原理

正态分布源代码级开发

单样本t检测

多样本t检测

股票指数配对分析检测案例

皮尔逊相关系数与推荐算法 

注:商业上大部分数学及统计应用是基于R语言,本部分内容采用R语言。主要目标是让学员了解人工智能机器学习算法背后的统计学习原理,同时对应数据分析师职业需求,也提供了量化交易工程师的统计学基础。

五、Python3,R语言机器学习及基础数学算法

数据模型评估

数据挖掘模型、精准度分析

主流监督学习算法

主流无监督学习

KNN算法

SVM分类

K-means聚类

线性回归

GLM、逻辑回归、泊松回归

C50

Apriori推荐算法

推荐算法数学模型的手工计算

bagging集成学习算法

bootstrapping

k-fold cv 交叉验证

注:本部分采用两种语言同时学习,同时包含大量数学模型的手工计算(涛德独家)

六、源代码级算法开发的数学基础(涛德独家)

与机器学习相关的数学知识

如何在程序中计算导数、梯度、损失函数

如何在程序中获得Chain Rules 链式求导结果

爬山算法

退火算法

梯度下降算法

案例:手工实现线性回归梯度下降的源代码模型开发

七、TensorFlow 深度学习模型与项目应用 (基于Python)

本部分内容较多,以下列出部分内容


深度学习简介

TensorFlow的安装简介

神经网络算法基础

高等数学基础链式求导

矩阵运算

 

计算图和 TensorFlow 基础

深度神经网络

损失函数定义

反向传播和优化器

神经网络的优化

学习率设置、过拟合问题、Drop out

案例:TensorFlow实现多分类器

 

TensorFlow内部的TFrecord类型数据的生成(涛德独家内容)

图像识别的数组处理(涛德独家内容)

 

卷积神经网络(CNN)与图形识别

卷积神经网络常用结构

卷积层和池化层

实现LeNet-5经典模型及其他模型

Alex Net图像识别模型及实现

图形数据处理函数

案例:图像识别

 

RNN循环递归神经网络

LSTM解决梯度消失的数学原理(涛德独家)  

LSTM门限单元的内部结构及手工数学计算(涛德独家)

如何用RNN LSTM 进行NLP自然语言处理

案例: NLP机器人写作

  

NLP词向量

词向量

CBOW

子采样

负采样

案例:训练词向量

八、Keras NLP 应用开发(2019年新增,涛德独家)

Keras是深度学校的上层框架,Keras本身的学习相对简单,但本课程主要聚焦基于KerasNLP高级应用,课程项目为涛德为一家500IT公司实施的NLP实际应用。

Keras基础

Keras实现卷积神经网络

Keras实现递归神经网络

Keras NLP数据清洗处理

高级项目:无标签电商数据NLP多分类应用(注:涛德独家真实项目)

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