北京机器学习培训班 

　　适用对象：
　　1、有意向从事人工智能深度学习算法开发工作岗位的在校大学生
　　2、有意向转型从事人工智能深度学习算法开发工作的在职人员
　　3、学历：本科及以上
　　4、专业：数学、统计、物理、计算机及自动化控制相关专业

　　课程内容：
　　深度学习基础入门
　　传统神经网络、卷积神经网络，图像挖掘、图像识别(OpenCV)、深度学习各应用场景，深度学习框架:PyTorch、Keras、Tensorflow
　　推荐系统
　　大数据下的推荐系统、非大数据环境下的推荐系统实现、算法...
　　自然语言处理
　　相似度计算、本体理论、语义推理、中文分词、语义识别、自动聚类、文本挖掘、文本分类处理，情感分析
　　大数据+机器学习
　　Hadoop+Python、Hive+Python,PySpark、Spark Mlib.Mathout
　　机器学习
　　监督学习:线性回归,逻辑回归,神经网络，SVM,KNN算法,决策树，朴素贝叶斯
　　无监督学习:聚类算法(Kmeans算法，Apriori算法)降维算法(关联规则...)
　　集成学习(多算法融合):Xgboost算法，Bagging框架，Boosting框架Stacking框架,随机森林RF，GBDT算法
　　推荐算法(特殊算法):协同算法，BP算法，SMO算法

　　工作岗位：
　　能够胜任：机器学习应用开发工程师、数据挖掘工程师，人工智能机器学习算法工程师。

　　课程目标：
　　掌握数据挖掘与机器学习基本知识
　　掌握机器学习的算法、原理与实现及机器学习框架
　　可胜任企业热门的推荐系统、机器学习预测算法与应用开发、数据挖掘等岗位