郑州黑马人工智能+Python培训

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郑州黑马人工智能+Python培训

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课程信息

上课时段：

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授课学校：郑州黑马先锋学院

上课地址：河南省郑州市高新区创业中心

课程介绍

课程体系

阶段一、人工智能基础－高等数学必知必会

本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础，旨在训练大家逻辑能力，分析能力。拥有良好的数学基础，有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。

一、数据分析
1）常数e 2）导数 3）梯度 4）Taylor	5）gini系数 6）信息熵与组合数 7）梯度下降 8）牛顿法
二、概率论
1）微积分与逼近论 2）极限、微分、积分基本概念 3）利用逼近的思想理解微分，利用积分的方式理解概率 4）概率论基础 5）古典模型	6）常见概率分布 7）大数定理和中心极限定理 8）协方差(矩阵)和相关系数 9）最大似然估计和最大后验估计
三、线性代数及矩阵
1）线性空间及线性变换 2）矩阵的基本概念 3）状态转移矩阵 4）特征向量 5）矩阵的相关乘法	6）矩阵的QR分解 7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵 8）矩阵的SVD分解 9）矩阵的求导 10）矩阵映射/投影
四、凸优化
1）凸优化基本概念 2）凸集 3）凸函数	4）凸优化问题标准形式 5）凸优化之Lagerange对偶化 6）凸优化之牛顿法、梯度下降法求解

阶段二、人工智能提升－ Python高级应用

随着AI时代的到来以及其日益蓬勃的发展，Python作为AI时代的头牌语言地位基本确定，机器学习是着实令人兴奋，但其复杂度及难度较大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流而有了Python库后，可帮助加快数据管道，且Python库也在不断更新发布中，所以本阶段旨在为大家学习后续的机器学习减负。

一、容器
1）列表:list 2）元组:tuple 3）字典: dict 4）数组: Array	5）切片 6）列表推导式 7）浅拷贝和深拷贝
二、函数
1）lambda表达式 2）递归函数及尾递归优化	3）常用内置函数/高阶函数 4）项目案例：约瑟夫环问题
三、常用库
1）时间库 2）并发库 3）科学计算库	4）Matplotlib可视化绘图库 5）锁和线程 6）多线程编程