400-688-0112
作為面向AI工程師培養(yǎng)的系統(tǒng)課程,本集訓(xùn)營采用階梯式教學(xué)架構(gòu)。課程初期重點(diǎn)夯實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ),包含微積分與概率統(tǒng)計(jì)等核心知識(shí)模塊,中期過渡到機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐,最終階段聚焦深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)用與工業(yè)級(jí)項(xiàng)目開發(fā)。
| 教學(xué)階段 | 核心內(nèi)容 | 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 |
|---|---|---|
| 基礎(chǔ)構(gòu)建 | Python編程/數(shù)據(jù)處理/數(shù)學(xué)基礎(chǔ) | 金融數(shù)據(jù)可視化分析 |
| 算法進(jìn)階 | 機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)原理 | 電商用戶行為預(yù)測(cè)模型 |
| 工業(yè)應(yīng)用 | 框架應(yīng)用/項(xiàng)目部署 | 醫(yī)療影像識(shí)別系統(tǒng) |
課程全面解析TensorFlow與PyTorch兩大框架的技術(shù)特點(diǎn),重點(diǎn)比較靜態(tài)計(jì)算圖與動(dòng)態(tài)計(jì)算圖在實(shí)際工程中的適用場(chǎng)景。通過手寫數(shù)字生成項(xiàng)目,學(xué)員可深入掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的構(gòu)建原理,在人臉生成實(shí)踐中理解生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的核心機(jī)制。
課程設(shè)置三大行業(yè)解決方案:針對(duì)金融風(fēng)控場(chǎng)景開發(fā)智能決策系統(tǒng),在電商領(lǐng)域構(gòu)建個(gè)性化推薦引擎,醫(yī)療方向?qū)崿F(xiàn)CT影像輔助診斷模型。每個(gè)項(xiàng)目均包含數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練與性能優(yōu)化全流程。
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)模塊涵蓋線性代數(shù)在矩陣運(yùn)算中的應(yīng)用實(shí)例,概率論部分重點(diǎn)解析貝葉斯定理在算法中的實(shí)現(xiàn)。編程教學(xué)采用Jupyter Notebook交互式環(huán)境,確保學(xué)員快速掌握Python數(shù)據(jù)處理技巧。