人工智能培训机构学习路线

课程体系本课程主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵这三大块讲解基础，方便大家后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。一、数据分析1）常数e4）Taylor2）导数5）gini系数3）梯度6）信息熵与组合数二、概率论1）概率论基础2）古典模型1）概率论基础2）古典模型3）常见概率分布5）协方差（矩阵）和相关系数6）最大似然估计和最大后验估计三、线性代数及矩阵1）线性空间及线性变三、线性代数及矩阵1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念练3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法6）矩阵的QR分解7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8）矩阵的SVD分解9）矩阵的求导10）数据白化及其应用本课程主要从环境搭、Python基础、Python常用库、Python机器学习库这四大块讲解基础，方便大家后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。

一、环境搭建3)Pycharm1)Python2.73)Pycharm2)Anaconda二、Python基石出1）变量2）数据类型1）变量2）数据类型3）列表4）元组5）字典6）控制语句7）循环语句8）函数9）类对象三、Python常用库1)numpy2)scipy4)panda3)matplotlib5)time四、Python机器学习库1)scikit本课程主要从机器学习概述、数据清洗和特征选择、回归算法、决策树、随机森林和提升算法、SVM、聚类算、EM算法、贝叶斯算法、隐马尔科夫模型、LDA主题模型等方面讲解一些机器学习的相关算法以及这些算法的优化过程，这些算法也就是监督算法或者无监督算法。一、机器学习1）机器学习概述二、数据清洗和特征选择1）特征抽取2）特征转换1）特征抽取2）特征转换4）降维

三、回归算法1)LinearRegression算法2)LassoRegression算法3)RidgeRegression/Classifier算法四、决策树、随机森林和提升算法1)决策树算法:ID3、C4.5、CART2)决策树优化3)Bagging五、SVM1)线性可分支持向量机2)核函数理解六、聚类算法1)各种相似度度量介绍及相关关系K-means算法K-means算法优缺点及变种算法七、EM算法1)最大似然估计2)EM算法原理讲解八、贝叶斯算法1)朴素贝叶斯2)条件概率表达形式4)ElasticNet算法5)Logistic算法6)K-邻近算法(KNN)4)随机森林5)Adaboost算法6)GBDT算法3)SMO算法4)SVM回归SVR和分类SVC4)密度聚类5)层级聚类6)谱聚类3)多元高斯分布的EM实现4)主题模型pLSA及EM算法3)贝叶斯网络的表达形式九、隐马尔科夫模型1)概率计算问题3)HMM的参数学习2)前向/后向算法4)高斯混合模型HMM十、LDA主题模型1)LDA主题模型概述2)共轭先验分布1)LDA主题模型概述2)共轭先验分布3)Dirichlet分布5)Gibbs采样详解6)LDA与word2Vec效果比较本课程主要从深度学习概述、BP神经网络、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网、TensorFlow等方面讲解深度学习相关算法以及深度学习框架的使用。1)深度学习概述4)RNN循环神经网络2)BP神经网络5)TensorFlow3)CNN卷积神经网络搜索引擎，搜索引擎的作用以及日asticSearch在实际工作中的作用等。Elasticsearch概念5)6)Elasticsearch搜索引擎，搜索引擎的作用以及日asticSearch在实际工作中的作用等。Elasticsearch概念5)6)Elasticsearch索弓|和MappingElasticsearch搜索深入Elasticsearch安装和插件介绍Elasticsearch与Spring集成Elasticsearch实战Elasticsearch基本使用和简单查询Elasticsearch的Java客户端使用本部分主要是对于前面第三和第四部分介绍到的内容进行一个综合项目的讲解，结合实际来进行机器学习/深度学习相关的内容。1）广告CTR预估（GBDT+LR或者DNN）2）时间序列预测（SVR或者RNN）3）图像分类及检索（SVM或者CNN）课程一、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程课程风格通俗易懂，基于真实数据集案例实战。主体课程分成三个大模块（1）python数据分析，（2）机器学习经典算法原理详解,（3）十大经典案例实战。通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。算法课程注重于原理推导与流程解释，结合实例通俗讲解复杂的机器学习算法，并以实战为主，所有课时都结合代码演示。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战，分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中，同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。14）SVD与推荐15）聚类算法14）SVD与推荐15）聚类算法2）Python快速入门3）Python科学计算库Numpy2）Python快速入门3）Python科学计算库Numpy4）Python数据分析处理库Pandas5）Python可视化库Matplotlib6）回归算法7）模型评估6）回归算法7）模型评估8）K近邻算法9）决策树与随机森林算法10）支持向量机11）贝叶斯算法12）神经网络13）Adaboost算法22）案例实战：使用神经网络进行手写字体识别23）案例实战：主成分分析24）案例实战：基于NLP的股价预测25）案例实战：借贷公司数据分析课程二、人工智能与深度学习实战课程风格通俗易懂，必备原理，形象解读，项目实战缺一不可！主体课程分成四个大模块（1）神经网络必备基础知识点，（2）深度学习模型，（3）深度学习框架Caffe与Tensorflow，（4）深度学习项目实战。课程首先概述讲解深度学习应用与挑战，由计算机视觉中图像分类任务开始讲解深度学习的常规套路。对于复杂的神经网络，将其展开成多个小模块进行逐一攻破，再挑战整体神经网络架构。对于深度学习模型形象解读卷积神经网络原理，详解其中涉及的每一个参数，对卷积网络架构展开分析与评估，对于现阶段火爆的对抗生成网络以及强化学习给出形象解读，并配合项目实战实际演示效果。基于框架实战，选择两款深度学习最火框架，Caffe与Tensorflow，首先讲解其基本使用方法，并结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务。选择经典深度学习项目实战，使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。课程提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家快速动手进行项目实践！1）深度学习概述与挑19）人脸正负样本数据源制作战20）人脸检测网络架构配置习模型2）图像分类基本原理21）人脸检测代码实战门22）人脸关键点定位项目实战3）深度学习必备基础23）人脸关键点定位网络模型知识点24）人脸关键点定位构建级联网络4）神经网络反向传播25）人脸关键点定位测试效果与分析

原理5）神经网络整体架构6）神经网络案例实战图像分类任务7）卷积神经网络基本原理8）卷积参数详解9）卷积神经网络案例实战10）经典网络架构分析11）分类与回归任务12）三代物体检测算法分析13）数据增强策略14）TransferLearning15）网络架构设计16）深度学习框架Caffe网络结构配置17）CaffeTensorflow框架实战Tensorf