目前，機器學(xué)習(xí)的使用日漸成為趨勢。

作為人工智能的核心，機器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，專門研究計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為的方法，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

簡單來說，機器學(xué)習(xí)就是優(yōu)化數(shù)學(xué)方程式的過程。但在實際生活中，機器學(xué)習(xí)已經(jīng)在金融、科研等領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。

比如，就金融來說

可以通過爬蟲技術(shù)獲取股票數(shù)據(jù)；

可以通過文字信息進(jìn)行文本分析；

可以搭建回測系統(tǒng)；

可以開發(fā)交易平臺。

既然機器學(xué)習(xí)如此火爆，那如何追趕這股技術(shù)潮流呢？

現(xiàn)超級數(shù)學(xué)建模攜手唐老師以Python為基礎(chǔ)，為大家精心準(zhǔn)備《Python機器學(xué)習(xí)》系列課程。

唐老師將系統(tǒng)講解Python的基礎(chǔ)知識、常用的工具包和算法以及四個主流的Python庫，并借助真實案例帶領(lǐng)大家進(jìn)行項目實戰(zhàn)，全程還會附送完整的代碼進(jìn)行課程教學(xué)與實戰(zhàn)演練。

相信，每天都能感受到能力的提升！

《Python機器學(xué)習(xí)》系列課程介紹

基礎(chǔ)篇（共131學(xué)時）

（課程大綱）

《Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)課程》（￥398）

第一章 AI時代人工智能入學(xué)指南（免費試學(xué)）

第二章?Python快速入門（免費試學(xué)）

第三章 Python工具：科學(xué)計算庫Numpy

第四章 Python工具：數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas

第五章 Python工具：可視化庫Matplotlib

第六章 算法：線性回歸算法

第七章 算法：梯度下降原理

第八章 算法：邏輯回歸算法

第九章 案例：Python實現(xiàn)邏輯回歸與梯度下降

第十章 案例：使用Python分析科比生涯數(shù)據(jù)

第十一章 案例：信用卡欺詐檢測

第十二章 算法：決策樹

第十三章 決策樹Sklearn實例

第十四章 算法：隨機森林與集成算法

第十五章 案例：Kaggle競賽案例:泰坦尼克獲救預(yù)測

第十六章 算法：線性支持向量機

第十七章 非線性支持向量機

第十八章 支持向量調(diào)參實戰(zhàn)

第十九章 計算機視覺挑戰(zhàn)

第二十章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)知識點

第二十一章 最優(yōu)化與反向傳播

第二十二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)? ??

第二十三章?案例實戰(zhàn)CIFAR圖像分類任務(wù)?

第二十四章 Tensorflow框架? ??

第二十五章 Mnist手寫字體識別 ???

第二十六章 PCA降維操作與SVD矩陣分解?? ?

第二十七章 聚類與集成算法??

第二十八章 機器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)流程???

長按識別二維碼

即可報名學(xué)習(xí)

進(jìn)階篇（共113學(xué)時）

（課程大綱）

《Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)——進(jìn)階課程》（￥398）

第一章：Seaborn可視化庫（免費試學(xué)）

第二章：降維算法-線性判別分析

第三章：Python實現(xiàn)線性判別分析

第四章：PCA主成分分析

第五章：Python實現(xiàn)PCA主成分分析

第六章：EM算法

第七章：GMM聚類實踐

第八章：Xboost算法

第九章：推薦系統(tǒng)

第十章：推薦系統(tǒng)實踐

第十一章：貝葉斯算法

第十二章：Python文本數(shù)據(jù)分析

第十三章：KMEANS聚類

第十四章：DBSCAN聚類

第十五章：聚類實踐

第十六章：時間序列ARIMA模型

第十七章： 時間序列預(yù)測任務(wù)

第十八章：語言模型

第十九章：自然語言處理word2vec

第二十章：使用word2vec進(jìn)行分類任務(wù)

第二十一章：Gensim中文詞向量建模

第二十二章：自然語言處理-遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第二十三章：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)-情感分析

第二十四章：探索性數(shù)據(jù)分析-賽事數(shù)據(jù)集分析

第二十五章：探索性數(shù)據(jù)分析-農(nóng)糧數(shù)據(jù)分析

長按識別二維碼

即可報名學(xué)習(xí)

拓展篇（共88學(xué)時）

（課程大綱）

《Python數(shù)據(jù)科學(xué)必備四大主流庫》（￥198）

第一章：Python基礎(chǔ)（免費試學(xué)）

第二章：科學(xué)計算庫Numpy

第三章：數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas

第四章：可視化庫Matplotlib

第五章：Seaborn可視化庫

長按識別二維碼

即可報名學(xué)習(xí)

課程特色

• 學(xué)習(xí)平臺——騰訊課堂

• 上課形式——錄播（可反復(fù)觀看）

• 學(xué)習(xí)周期——兩個月（學(xué)習(xí)建議：2小時/周）

• 答疑方式——課程配有專屬學(xué)習(xí)群，老師隨時解答

• 課程資料——配有專屬課件代碼與實戰(zhàn)案例

• 課程收益——快速掌握機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識；掌握機器學(xué)習(xí)的四大主流庫；獨立完成項目實戰(zhàn)

適用群體

• 零基礎(chǔ)使用者

• 機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)愛好者

• 科研工作者，特別是打算邁入人工智能領(lǐng)域的工作者

授課老師

作為主講人，唐老師將把多年的機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗和Python使用技巧分享給大家。因此課程傳授的不僅是知識，還有思維和方法。

特別提醒

基礎(chǔ)篇

• 課程價格——￥398

• 課程優(yōu)惠

①新學(xué)員

限量發(fā)放50元優(yōu)惠券，公眾號后臺對話框回復(fù)“機器學(xué)習(xí)”即可領(lǐng)取

②老學(xué)員（報名過我們?nèi)我桓顿M課程的學(xué)員）

評價已報名的課程，并截圖發(fā)給助教，即可領(lǐng)取55元優(yōu)惠券

進(jìn)階篇

• 課程價格——￥398

• 課程優(yōu)惠

①新學(xué)員

限量發(fā)放50元優(yōu)惠券，公眾號后臺對話框回復(fù)“實戰(zhàn)進(jìn)階”即可領(lǐng)取

②老學(xué)員（報名過我們?nèi)我桓顿M課程的學(xué)員）

評價已報名的課程，并截圖發(fā)給助教，即可領(lǐng)取55元優(yōu)惠券

拓展篇

• 課程價格——￥198

• 課程優(yōu)惠

本課程暫無優(yōu)惠

注意事項

①Python課程咨詢?nèi)?#xff1a;114109947

②課程有疑問或成功報名均請聯(lián)系助教?

小七微信：zwjlee001

大魚QQ：210187565

來吧，點擊下方“閱讀原文”，跟隨著老師的腳步，提升自我！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的风靡全球的人工智能，如何赶上这班车？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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