课程大纲
监督学习:分类和回归
- 偏差-方差权衡
- 作为分类器的逻辑回归
- 测量分类器性能
- 支持向量机
- 神经网络
- 随机森林
无监督学习:聚类、异常识别
- 主成分分析
- 自动编码器
高级神经网络架构
- 用于图像分析的卷积神经网络
- 用于时间结构数据的递归神经网络
- 长短期记忆细胞
人工智能可以解决的问题的实际例子,例如
- 图像分析
- 预测复杂的财务序列,例如股票价格,
- 复杂模式识别
- 自然语言处理
- 推荐系统
用于人工智能应用的软件平台:
- TensorFlow、Theano、Caffe和Keras
- 使用 Apache Spark 的大规模 AI:Mlib
了解 AI 方法的局限性:失败模式、成本和常见困难
- 过拟合
- 观察数据中的偏倚
- 缺失数据
- 神经网络中毒
要求
参加本课程不需要任何特定要求。
客户评论 (5)
亨特很棒,非常有吸引力,知识渊博,风度翩翩。 做得很好。
Rick Johnson - Laramie County Community College
课程 - Artificial Intelligence (AI) Overview
机器翻译
The trainer explained the content well and was engaging throughout. He stopped to ask questions and let us come to our own solutions in some practical sessions. He also tailored the course well for our needs.
Robert Baker
课程 - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Tomasz really know the information well and the course was well paced.
Raju Krishnamurthy - Google
课程 - TensorFlow Extended (TFX)
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject
Ali Kattan - TWPI
课程 - Natural Language Processing with TensorFlow
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.