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收益目标:暂无
适应人群:暂无
关键词:互联网,其他,人工智能,机器学习,Python
适应人群:技术经理,开发骨干,资质高的新员工,重点产品、新产品、重构团队的全体开发人员
关键词:互联网,面向对象
收益目标:通过课程学习,可以理解机器学习的思维方式和关键技术;了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用;能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码,初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。
适应人群:具备一定的Python和深度学习基础,希望深入了解深度学习的目标检测、实体识别、关系抽取、GAN、时间序列分析、强化学习等实用化技术的光大工程技术人员。
关键词:互联网,机器学习,数据挖掘
收益目标:(1)最新的前沿OCR技术进展及发展方向 (2)解析8.6M超轻量中英文OCR模型是如何打造的 (3)从训练到部署的完整解决方案(含真实企业案例) (4)传授GitHub Trending 全球榜第一名登顶经验
关键词:互联网
关键词:互联网,机器学习
收益目标:1.推荐系统算法基础和机器学习模型 2.数据集分析和推荐系统的整体结构 3.特征工程 4.基于协同过滤的商品推荐 5.基于协同过滤和隐特征的商品推荐 6.完成推荐系统的整体设计和算法验证
适应人群:有Python编程经验 至少1年软件工程研发经验 初步掌握机器学习算法的理论基础
适应人群:开发者、数据科学家、商业分析师、产品经理,以及所有对利用LLM感兴趣的人。
关键词:其他
收益目标:1、使企业管理者制定决策时有数据可依; 2、使学员彻底理解数据可视化的概念、技术、思维模式; 3、使学员具备数据收集、数据分析、数据挖掘、信息提取的能力; 4、使学员具备绘制数据可视化图形的能力; 5、使学员具备利用图形辅助思考的能力。
适应人群:1、本课程适合于想通过数据化决策制定企业战略的决策者; 2、适合于经常需要汇报工作的管理者; 3、对数据可视化分析、数据可视化展现等感兴趣的人士; 4、对数据分析、数据挖掘算法等感兴趣的人士; 5、对Tableau感兴趣的数据分析人士;
关键词:我是运维经理,互联网,大数据,云计算
适应人群: 数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、AI开发者、以及对向量数据库感兴趣的技术人员。
关键词:其他,数据库
适应人群:熟悉Go语法,有一定的Linux知识基础
收益目标:1、使学员深入理解机器学习、深度学习的基础概念、技术、思维模式; 2、使学员深入理解机器学习、深度学习算法原理、具备机器学习算法的使用能力; 3、使学员深入理解数据收集、数据挖掘、信息提取的能力; 4、使学员深入理解绘制数据可视化图形的能力; 5、深入剖析主流的机器学习、深度学习算法; 6、介绍统计学基础知识; 7、深入剖析模型的构建、特征提取、指标体系; 8、通过案例故事,深入剖析机器学习、深度学习的应用,交流数据挖掘的经验; 9、浅显易懂的方式介绍人工智能、深度学习、人工神经网络等知识点;
适应人群:1、本课程适合于机器学习和统计学的初级学习者; 2、对机器学习、数据分析、统计学感兴趣的人士;
关键词:我是运维经理,互联网,人工智能,大数据,机器学习,数据挖掘,深度学习
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