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 Python机器学习与AWS入门提高课程

本课程涵盖Python,AI算法,AWS,BI等众多领域知识。培训中理论联系实际,有实战练习项目,可积攒宝贵的项目经验。学完后可以对应一般的AI,数据分析和AWS开发案件。

➤  授课时间

40小时(一次4个小时,一共10次,合计40个学时,一周一次) 课后练习辅导时间:20小时左右

➤  费用

1人10万円(税抜)  

➤  讲师

本课程讲师团队由来自日本大手公司的AI和AWS专家组成,具有丰富的开发和教育经验。

Course content

课程大纲

机器学习概要和数学
  AI概要介绍
  机器学习方法介绍
  python机器学习
  数学基础 (微分,线代,概率)

Python基础 

  python环境安装和配置
  python基础使用
  python数据操作基础
  python图像绘制基础
  项目练习(销售收入可视化分析)

回归和分类 

线性回归数学原理
基于线性回归的广告点击数预测
逻辑回归数学原理
基于逻辑回归的猫狗预测
模型评价
正则化,算法优化
sklearn机器学习库

神经网络 
神经网络基础
卷积神经网络
循环神经网络
自编码器,对抗网络
其他网络介绍(VGG,ResNet,U-Net)
Keras搭建各种网络
项目练习(手写数字识别)

其它机器学习算法
K-means原理
基于K-means的物品分类
决策树,随机森林,XGBoot
其它算法介绍(SVM,PCA)

基于OPENCV的人脸识别项目实践
图像数据采集
图像数据清洗
图像数据的标注
网络模型的搭建
网络模型的训练和测试
模型发布

数据分析实践
分析案例一
分析案例二
可视化BI工具(Tableau)

AWS开发实践
AWS操作基础
S3,EC2,RDS,Athena入门
Lambda开发实践
Sagemaker AI引擎入门与实践
大数据AI推荐系统案例讲解

アクセス

〒 220-0011

神奈川県横浜市西区高島二丁目11番2号

スカイメナー横浜519

 

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