该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼
第一阶段：Python语言及应用
课程内容：Python语言基础，面向对象设计，多线程编程，数据库交互技术，前端特效，Web框架，爬虫框架，网络编程
掌握技能：
(1)掌握Python语言语法及面向对象设计；
(2)掌握Python多线程并发编程技术，数据库交互技术，为大数据分析及挖掘做准备；
(3)掌握三大Python后端框架结构，解决Web前后端开发问题；
(4)掌握分布式多线程大型爬虫技术，开发企业级爬虫程序；
(5)掌握与机器学习、深度学习相关的基础数学知识，训练学员逻辑能力、分析能力，为人工智能算法的学习做好知识储备。
第二阶段：机器学习与数据分析
课程内容：机器学习概述，监督学习，非监督学习，数据处理，模型调优，数据分析，可视化，项目实战
掌握技能：
(1)进入人工智能领域，掌握机器学习及数据分析基本概念；
(2)掌握机器学习经典算法相关原理及优化过程；
(3)掌握数据处理基本方法，结合实际项目实现数据可视化操作，完成数据分析应用。
第三阶段：深度学习
课程内容：深度学习概述，TensorFlow基础及应用，神经网络，多层LSTM，自动编码器，生成对抗网络，小样本学习技术，项目实战
掌握技能：
(1)掌握TensorFlow、BP神经网络、CNN卷积神经网络、递归神经网等深度学习算法；
(2)掌握自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络等基本应用；
(3)掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案；
(4)掌握小样本技术，及与深度学习融合的相关方法，为企业样本不足情况提供解决方案。
第四阶段：图像处理技术
课程内容：图像基础知识，图像操作及运算，图像几何变换，图像形态学，图像轮廓，图像统计学，图像滤波，项目实战
掌握技能：
(1)掌握图像处理技术相关基础知识；
(2)掌握图像降噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术应用技巧；
(3)掌握图像与前沿深度学习处理方法的结合方法；
(4)掌握前沿深度学习模型，实现图像分类、目标检测、模式识别等主要应用。
