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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/adp-ai-e/
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**课程名称**: ADP国家公共数据分析师资格认证考试备考 - 人工智能数据分析 **课程简介**: 本课程由经验丰富的数据科学家教授，旨在提供人工智能（AI）开发与分析的实战经验和系统化培训。课程特别适合希望在公司内部转型至机器学习和深度学习开发与分析岗位的专业人士。通过丰富的实践操作，学员将系统地学习各种机器学习理论。 **课程大纲**： **第一部分：面向中级开发者的AI驱动数据分析与计算机视觉技术 (ADP考试准备)** * 介绍人工智能的主导权转变：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。 * 视频处理概述。 * 机器学习系统的分类。 * 机器学习的主要挑战。 * 视频的获取与表示方法。 * 回归基础的机器学习入门。 * 数据理解的探索与可视化。 * 图像处理基础：颜色空间。 **第二部分：面向中级开发者的AI驱动数据分析与计算机视觉技术 (ADP考试准备)** * 视频的二值化与自适应二值化。 * 图像运算与图像直方图。 * 机器学习回归概念及数学基础。 * 机器学习的初步数值预测。 * 机器学习可视化。 * 机器学习回归的最终总结和非结构化数据挖掘实战。 * 概率与贝叶斯统计学回顾。 * 深度学习工作原理。 **第三部分：面向中级开发者的AI驱动数据分析与计算机视觉技术 (ADP考试准备)** * 逻辑回归。 * K近邻（KNN）模型。 * 模型诊断（RMSE）。 * 决策树。 * 逻辑回归分类模型评估（多部分）。 * TensorFlow安装。 * 多层感知器（MLP）与激活函数。 **第四部分：面向中级开发者的AI驱动数据分析与计算机视觉技术 (ADP考试准备)** * NumPy在OpenCV中的应用。 * 神经网络（感知器）与激活函数。 * 感兴趣区域（ROI）。 * 使用Keras函数式API构建复杂模型。 * 使用子类API创建动态模型。 * 权重初始化。 * 重用预训练层。 * TensorFlow应用。 * TensorFlow数据加载与预处理。 * 语言模型（多部分）。
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