【培训背景】

随着大数据、人工智能技术的快速发展，机器学习和深度学习已经成为计算机科学领域最热门的研究方向之一。它们在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得了显著的成果。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为这些领域的首选语言。随着企业对智能化、自动化需求的增加，对掌握Python+机器学习与深度学习技术的人才需求也在不断增长。因此，开展Python+机器学习与深度学习技术实战培训，不仅符合技术发展的趋势，也满足了市场的实际需求。

【培训收益】

学习回归算法理论与实战；

学习决策树算法理论与实战；

学习集成学习算法理论与实战；

学习KNN算法和决策树算法理论与实战；

学习聚类算法理论与实战；

学习神经网络算法；

学习Tensorflow；

生成式对抗网络GANs。

【适合人群】

物联网工程师、算法工程师、Python开发工程师、人工智能工程师

【培训特色】

1、实战性强：培训注重实战操作，通过具体的项目案例，让学员在实际操作中掌握Python+机器学习与深度学习技术的核心概念和算法原理。这种实战性的培训方式，有助于学员更好地理解和应用所学知识。

2、内容丰富：培训内容涵盖Python基础、机器学习基础、深度学习基础、核心算法原理、实际操作步骤以及具体应用案例等多个方面。通过系统的学习，学员可以全面掌握Python+机器学习与深度学习技术的知识体系。

3、师资力量强大：培训由具有丰富实践经验和教学经验的专家授课，他们不仅能够传授专业知识，还能够分享实际工作中的经验和技巧，帮助学员更好地应对未来的工作挑战。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书。

 证书样本

Python+机器学习与深度学习技术实战培训班，录播课为18课时，企业内训可按需求定制。

课程安排如下：

第1章 Python+机器学习与深度学习技术实战

1.1.python使用场景

1.2.安装与分析Python解析器

1.3.安装Anaconda

1.4.基本类型、语法

1.5.数据类型、函数

1.6.函数与时序解包

1.7.类与模块

1.8.pyecharts报表安装与使用

1.9.nodjs、npm

1.10.pyechart报表

1.11.git快速入门

1.12.numpy快速入门

1.13.pandas快速入门

1.14.时间序列

1.15.时间序列案例

1.16.机器学习概念介绍

1.17.特征工程

1.18.K近邻介绍

1.19.K近邻快速入门

1.20.K近邻实现酒店入住推荐

1.21.模型的保存

1.22.tensorFlow基本介绍

1.23.tensorboard与占位符

1.24.1神经网络介绍（1）

1.24.2神经网络介绍（2）