上海交通大学人工智能课程
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价格: ¥21800.00
课程简介

Python基础

基本语句读写 + 案例:爬虫豆瓣评论

数值计算库Numpy + 数据操作库Pandas

绘图与可视化库Matplotlib与Chart

 

数学基础

微积分基础(如神经网络反向传播的链式法则)和最优化基础(如梯度下降)等

线性代数(向量、线性变换和矩阵)/ 概率论与统计学

 

机器学习

回归分析:线性回归、非线性回归、Logistic 回归、梯度下降

分类方法:朴素贝叶斯、决策树、随机森林、Boosting、支持向量机

聚类方法:层次聚类、K-Means聚类、DBSCAN

GBDT 特征工程:数据清洗、异常点处理、特征抽取、选择与组合SVM 与数据分类

Python 机器学习库 / Scikit-Learn 的学习

集成学习技术基于Bagging和Boosting的算法

Bagging meta-estimator 随机森林、AdaBoost GBM XGB Light GBM CatBoost

案例:零售顾客细分(聚类算法)

案例:预测比特币价格/口碑店家销售额(时间序列)

案例:猫狗图像识别(分类)

案例:O2O 优惠券使用预测(二分类问题)

案例:应用遗传算法解决宿舍分配问题

案例:应用解决OneMax问题遗传算法

 

知识图谱与聊天机器人

基于知识图谱的问答系统搭建:

1.知识问答的基础

2.知识问答的算法

3.知识问答的工程

聊天机器人实战:

1. 聊天机器人关键技术   

2. 搭建一个特定领域的问答系统   

3. 搭建一个任务对话系统   

4. 搭建一个闲聊系统     

5. 聊天机器人评测(评测指标评测数据集)


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