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收益目標(biāo)：暫無
適應(yīng)人群：暫無
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，其他，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，Python
適應(yīng)人群：技術(shù)經(jīng)理，開發(fā)骨干，資質(zhì)高的新員工，重點產(chǎn)品、新產(chǎn)品、重構(gòu)團(tuán)隊的全體開發(fā)人員
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，面向?qū)ο?/p>
收益目標(biāo)：通過課程學(xué)習(xí)，可以理解機(jī)器學(xué)習(xí)的思維方式和關(guān)鍵技術(shù)；了解深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)前工業(yè)界的落地應(yīng)用；能夠根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的算法模型并書寫代碼，初步勝任使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等工作。
適應(yīng)人群：具備一定的Python和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，希望深入了解深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測、實體識別、關(guān)系抽取、GAN、時間序列分析、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等實用化技術(shù)的光大工程技術(shù)人員。
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘
收益目標(biāo)：（1）最新的前沿OCR技術(shù)進(jìn)展及發(fā)展方向 （2）解析8.6M超輕量中英文OCR模型是如何打造的 （3）從訓(xùn)練到部署的完整解決方案（含真實企業(yè)案例） （4）傳授GitHub Trending 全球榜第一名登頂經(jīng)驗
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)
關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)
收益目標(biāo)：1.推薦系統(tǒng)算法基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型 2.數(shù)據(jù)集分析和推薦系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu) 3.特征工程 4.基于協(xié)同過濾的商品推薦 5.基于協(xié)同過濾和隱特征的商品推薦 6.完成推薦系統(tǒng)的整體設(shè)計和算法驗證
適應(yīng)人群：有Python編程經(jīng)驗 至少1年軟件工程研發(fā)經(jīng)驗 初步掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理論基礎(chǔ)
適應(yīng)人群：開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、商業(yè)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理，以及所有對利用LLM感興趣的人。
關(guān)鍵詞：其他
收益目標(biāo)：1、使企業(yè)管理者制定決策時有數(shù)據(jù)可依； 2、使學(xué)員徹底理解數(shù)據(jù)可視化的概念、技術(shù)、思維模式； 3、使學(xué)員具備數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、信息提取的能力； 4、使學(xué)員具備繪制數(shù)據(jù)可視化圖形的能力； 5、使學(xué)員具備利用圖形輔助思考的能力。
適應(yīng)人群：1、本課程適合于想通過數(shù)據(jù)化決策制定企業(yè)戰(zhàn)略的決策者； 2、適合于經(jīng)常需要匯報工作的管理者； 3、對數(shù)據(jù)可視化分析、數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)等感興趣的人士； 4、對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘算法等感興趣的人士； 5、對Tableau感興趣的數(shù)據(jù)分析人士；
關(guān)鍵詞：我是運維經(jīng)理，互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)，云計算
適應(yīng)人群： 數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、AI開發(fā)者、以及對向量數(shù)據(jù)庫感興趣的技術(shù)人員。
關(guān)鍵詞：其他，數(shù)據(jù)庫
適應(yīng)人群：熟悉Go語法，有一定的Linux知識基礎(chǔ)
收益目標(biāo)：1、使學(xué)員深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念、技術(shù)、思維模式； 2、使學(xué)員深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法原理、具備機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用能力； 3、使學(xué)員深入理解數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)挖掘、信息提取的能力； 4、使學(xué)員深入理解繪制數(shù)據(jù)可視化圖形的能力； 5、深入剖析主流的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法； 6、介紹統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識； 7、深入剖析模型的構(gòu)建、特征提取、指標(biāo)體系； 8、通過案例故事，深入剖析機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，交流數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)驗； 9、淺顯易懂的方式介紹人工智能、深度學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識點；
適應(yīng)人群：1、本課程適合于機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)的初級學(xué)習(xí)者； 2、對機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計學(xué)感興趣的人士；
關(guān)鍵詞：我是運維經(jīng)理，互聯(lián)網(wǎng)，人工智能，大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，深度學(xué)習(xí)
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