HomeAboutUsPortfolioContact人工智能實戰(zhàn)培訓(xùn)課程-1編程與工具鏈掌握2數(shù)據(jù)處理與特征工程3機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)4深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)5模型評估與優(yōu)化6系統(tǒng)部署與運維7領(lǐng)域知識與職業(yè)發(fā)展HomeAboutUsPortfolioContact1編程與工具鏈掌握編程與工具鏈掌握編程語言：Python為必修語言，需掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等數(shù)據(jù)處理庫機(jī)器學(xué)習(xí)框架：熟練使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等主流框架開發(fā)工具：Git版本控制、JupyterNotebook交互式編程環(huán)境操作系統(tǒng)：熟悉Linu常用命令及服務(wù)器部署管理

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04HomeAboutUsPortfolioContact2數(shù)據(jù)處理與特征工程數(shù)據(jù)處理與特征工程04業(yè)務(wù)結(jié)合：基于領(lǐng)域知識設(shè)計有效特征以提升模型性能01

數(shù)據(jù)預(yù)處理：缺失值處理、標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化、噪聲消除技術(shù)03數(shù)據(jù)清洗：使用Pandas處理數(shù)據(jù)不平衡、異常值等問題02特征提?。簯?yīng)用PCA降維、LDA特征融合等方法優(yōu)化特征空間HomeAboutUsPortfolioContact3機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)04性能評估：熟練使用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)01

算法選擇：根據(jù)任務(wù)類型選擇分類/回歸/聚類等算法03超參數(shù)優(yōu)化：掌握交叉驗證、網(wǎng)格搜索等方法02正則化技術(shù)：應(yīng)用L1/L2懲罰防止過擬合HomeAboutUsPortfolioContact4深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)框架使用TensorFlow或PyTorch搭建與訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)掌握CNN、RNN、Transformer等主流結(jié)構(gòu)及應(yīng)用場景優(yōu)化技術(shù)損失函數(shù)設(shè)計、反向傳播算法及優(yōu)化器選擇遷移學(xué)習(xí)利用預(yù)訓(xùn)練模型加速開發(fā)并提升性能HomeAboutUsPortfolioContact5模型評估與優(yōu)化模型評估與優(yōu)化評估指標(biāo)根據(jù)任務(wù)選擇混淆矩陣、MSE等評估體系優(yōu)化方法應(yīng)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、集成學(xué)習(xí)提升模型性能模型壓縮掌握剪枝、量化等技術(shù)降低復(fù)雜度迭代機(jī)制建立持續(xù)優(yōu)化流程以應(yīng)對數(shù)據(jù)分布變化HomeAboutUsPortfolioContact6系統(tǒng)部署與運維系統(tǒng)部署與運維01/19/202614容器技術(shù)：掌握Docker、Kubernetes等工具部署模式：熟悉API接口、微服務(wù)及邊緣計算部署運維監(jiān)控：建立模型性能監(jiān)控體系及問題響應(yīng)機(jī)制在線學(xué)習(xí)：實現(xiàn)模型動態(tài)更新以適應(yīng)實時數(shù)據(jù)HomeAboutUsPortfolioContact7領(lǐng)域知識與職業(yè)發(fā)展領(lǐng)域知識與職業(yè)發(fā)展業(yè)務(wù)理解深入行業(yè)邏輯并設(shè)計針對性解決方案技術(shù)轉(zhuǎn)化將模型結(jié)果轉(zhuǎn)化為可衡量的業(yè)務(wù)價值持續(xù)學(xué)習(xí)跟蹤NeurIPS、ICML等頂會研究成果職業(yè)規(guī)劃通過競賽、開源項目積累實戰(zhàn)經(jīng)驗-THANKS!大學(xué)生活即將結(jié)束，在此，我要感