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1.人工智能学习主要分5大阶段:阶段一:数据分析师认知篇菜鸟筑基,即代码级。将主要侧重Python语言及数据分析包的学习。通过对Python语言、Python数据处理、分析包及可视化包的学习,训练学员掌握人工智能必备的基本编码能力,为后续进一步学习人工智能机器学习更高级的内容打下坚实且必要基础。阶段二:应用级菜鸟进阶,即应用级。侧重于机器学习的算法基础了解及算法的Python代码实现。通过对基本的数理统计知识的学习,了解机器学习必须掌握的算法原理及Python代码实现,达到利用Python代码结合算法解决实际人工智能机器学习业务分析预测的目的。阶段三:工程级菜鸟初入江湖,工程级阶段。本阶段侧重于对人工智能机器学习工作流程中最重要的几个环节,通过对数据准备、数据特征、数据模型的深入介绍及算法优化,结合深度学习和具体的经典案例,让学员对于机器学习上升到工程应用的级别,能够进行基本的算法评估与优化。阶段四:算法级华山论剑,算法级阶段。本阶段会让学员对人工智能机器学习算法有更进一步的深入理解,主要涉及深度学习、自然语言等时下非常热门的机器学习领域的算法讲解,并结合相关机器学习框架深度学习框架(Tensorflow 、Keras)简化人工智能-机器学习、深度学习的代码实现 。阶段五:专家级笑傲江湖,专家级阶段。本阶段偏大数据+人工智能及真实项目实战,大数据部分侧重于大数据快速入门及大数据分析并结合人工智能的一些具体应用,项目主要对时下流行且主流的人工智能机器学习的项目为主线进行讲解。直接拿阿里天池大赛、 Kaggle数据竞赛数据,通过具体的项目实战机器学习、数据分析\挖掘,让学员对之前所学的知识得到充分应用,从而达到融会贯通、举一反三的目的。借助四大商业级项目实战,让学员对推荐系统、大数据下的人工智能应用有一个全面的理解与认识,让学员在工作中有机会冲击数据科学家工作岗位,从而成为这个领域的专家阶段六:综合项目演练篇


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