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在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,掌握機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)已成為技術(shù)人員的核心競爭力。本課程聚焦Python編程語言在人工智能領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用,通過TensorFlow框架實(shí)現(xiàn)從理論到實(shí)戰(zhàn)的跨越式提升。
| 教學(xué)階段 | 關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn) |
|---|---|
| 基礎(chǔ)構(gòu)建 |
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| 中級進(jìn)階 |
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| 高階應(yīng)用 |
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采用案例驅(qū)動教學(xué)法,每個技術(shù)模塊均配備真實(shí)商業(yè)場景案例。例如在圖像處理單元,學(xué)員將完整實(shí)現(xiàn)人臉識別系統(tǒng)的開發(fā),包含數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、準(zhǔn)確率優(yōu)化等全流程實(shí)踐。
階段重點(diǎn)掌握Python在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用技巧,包括NumPy矩陣運(yùn)算、Pandas數(shù)據(jù)清洗等技術(shù)要點(diǎn)。通過信用卡欺詐檢測等案例,深入理解特征工程的核心方法論。
第二階段聚焦TensorFlow框架實(shí)戰(zhàn),學(xué)員將構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成圖像分類任務(wù),并通過超參數(shù)調(diào)優(yōu)使模型準(zhǔn)確率達(dá)到工業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。