南京柯普瑞人工智能Python培训

人工智能应用佳实践
课程大纲：
一、Python入门与提高
      Python开发与IDE：Anaconda/Pycharm
      Python起源
      Python基础：列表/元组/字典/文件
      Python面向对象编程技术
      易于实现的并行编程
      案例分析
—      读取text文件与csv文件
—      多进程读取GB级以上文件
二、 自动获取海量数据
      爬虫：从Web自动抓取数据
      模拟浏览器访问Internet
      基于Python的爬虫框架Scrapy
      数据清洗BeautifulSoup
      案例分析
—      简单爬虫实现
—      获取用户评论
三、传统人工智能技术1
      人工智能起源
      Logistic/Softmax回归
      用决策树对客户分类
      朴素贝叶斯分类
      随机森林分析与预测
      强大、易用的支持向量机
      案例分析
—      电信客户流失预测
四、 传统人工智能技术2
      神经网络的发展与原理
      神经网络用于数值预测
      神经网络用于分类
      Scikit-Learn神经网络实现
      案例分析
—      数字图像的手写体识别
五、自然语言处理
      文本特征提取Bag of Words和word2vec
      语料库的建立
      分词与名字体识别
      反应情感倾向的情感词
      过滤Stop words
      文本分类方法
      问题讨论：改善文本分类准确率的方法
      案例分析
—      Gensim与word2vec
—      Jieba中文分词
—      用户评论情感分析
六、 深度学习开发框架
      常见深度学习开发框架概述
      TensorFlow： AI 深度学习框架
      TensorFlow 的安装、部署、配置
      Python 深度学习框架： Keras
      Keras 安装部署和配置
      Keras应用示例
七、 深度学习初探1
      揭秘AlphaGo：自学成才
      浅层神经网络与深层网络：深度学习发展历程
      支票上手写体识别
      刷脸时代的到来——大幅提高人脸识别的准确率
      手语识别
      高级卷积网络模型、Siamese卷积神经网络
      案例分析
—      人脸识别DeepID
—      手写体识别
—      CNN文本分类
八、深度学习初探2
      RNN与LSTM序列模型
      自动编码器模型
      编码器-解码器模型与智能翻译
      对抗生成网络GAN
      深度学习发展趋势展望
      案例分析
—      自动客服——呼叫中心的自动语音识别
—      人机对话要从娃娃抓起——儿童对话玩具
—      稿不是人写的——自动写作
—      自动生成图片
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