➤ 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