机器学习的最佳学习路线,就在这里!
AI这个词相信大家都非常熟悉,近几年来人工智能圈子格外热闹,光是AlphoGo就让大家对它刮目相看。今天小天就来跟大家唠一唠如何进军人工智能的第一步——机器学习。
在机器学习领域,Python已经成为了主流。一方面因为这门语言简单易上手,另一方面是因为Python有足够完善的库可以调用,能为我们节省下敲长长的代码的烦恼。
因此,对于打算入门人工智能的同学,最直接的学习方法就是结合开源的框架,而机器学习和深度学习的开源框架恰好基本都是用Python接口的。
既然如此,最佳的学习路线是怎样的呢?
(一)搞定Python:
千万不要一直在钻研Python。语言只是工具,边练边学、边学边用,快速掌握基本语法才是正道;
(二)机器学习算法:
机器学习有很多经典的算法,从简单的算法开始,用Python实现并从流程的角度熟悉原理;
(三)熟悉Python库:
如果想精通Python库,难度还是蛮大的,不妨先熟悉,等实际运用的时候再查一遍。
(四)案例与实战:
用真实数据来玩算法是学习的最好方式。先搞定算法的原理,再把数据应用进去,然后就是一步一步debug完成整个项目。
虽然学习步骤看似很简单,但是实际操作还是存在一定难度的。因此,超级数学建模携手唐老师以Python为基础,为大家精心准备《Python机器学习实战》课程。
唐老师将系统讲解Python的基础知识、常用算法以及常用的Python库,并借助真实案例带领大家进行项目实战,全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。
相信,每天都能感受到能力的提升!
《Python机器学习》课程介绍
基础篇(共131学时)
(课程大纲)
《Python机器学习实战课程》(¥398)
第一章 AI时代人工智能入学指南(免费试学)
第二章 Python快速入门(免费试学)
第三章 Python工具:科学计算库Numpy
第四章 Python工具:数据分析处理库Pandas
第五章 Python工具:可视化库Matplotlib
第六章 算法:线性回归算法
第七章 算法:梯度下降原理
第八章 算法:逻辑回归算法
第九章 案例:Python实现逻辑回归与梯度下降
第十章 案例:使用Python分析科比生涯数据
第十一章 案例:信用卡欺诈检测
第十二章 算法:决策树
第十三章 决策树Sklearn实例
第十四章 算法:随机森林与集成算法
第十五章 案例:Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
第十六章 算法:线性支持向量机
第十七章 非线性支持向量机
第十八章 支持向量调参实战
第十九章 计算机视觉挑战
第二十章 神经网络必备基础知识点
第二十一章 最优化与反向传播
第二十二章 神经网络整体架构
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
第二十五章 Mnist手写字体识别
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
第二十七章 聚类与集成算法
第二十八章 机器学习业务流程
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即可报名学习
课程特色
学习平台——腾讯课堂
上课形式——录播(可反复观看)
学习周期——一个月(学习建议:2小时/周)
答疑方式——课程配有专属学习群,老师随时解答
课程资料——配有专属课件代码与实战案例
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课程收益——快速掌握机器学习的基础知识;掌握机器学习的四大主流库;独立完成项目实战
适用群体
零基础使用者
机器学习、深度学习爱好者
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科研工作者,特别是打算迈入人工智能领域的工作者
授课老师
作为主讲人,唐老师将多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识,还有思维和方法。
特别提醒
课程价格——¥398
课程优惠
①新学员
限量发放50元优惠券,公众号后台对话框回复“机器学习”即可领取
②老学员(报名过我们任一付费课程的学员)
评价已报名的课程,并截图发给助教,即可领取55元优惠券
注意事项
①Python课程咨询群:114109947
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
小七微信:zwjlee001
大鱼QQ:210187565
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