贵阳达内Python人工智能课程
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0基础小白,非相关岗位转行者,互联网相关岗位从业者,初级UI设计师
监督学习、分类器、预测建模、无监督学习、推荐引擎、文本分析、语音识别、时间序列、图像分析、人脸识别、深度神经网络、高级可视化。
1、数据预处理、标记编码、线性回归、岭回归、多项式回归、估算房价、共享单车需求分布;
2、简单分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、 训练集和测试集、交叉验证、混淆矩阵、性能报告、 评估汽车质量、验证曲线、学习曲线、估算收入阶层;
3、基于 SVM 的线性分类器、基于 SVM 的非线性分类器、 类型数不平衡问题、置信度、最优超参数、事件预测器、 估算交通流量;
4、基于 k-means 算法的数据聚类、基于量化矢量的图像压缩、均值漂移聚类模型、基于凝聚层聚类的数据分组、聚类算法评价、基于 DBSCAN 算法的集群数 自动估算、股票数据模式、客户细分模型;
5、数据处理函数包、机器学习流水线、寻找最近邻、KNN 分类器、KNN 回归器、欧式距离分数、皮尔逊 相关系数、相似用户、电影推荐等。
英语表达
使用python(用于任何项目)的最大优点之一是它与日常英语非常相似。这使得用户更容易阅读代码。Python使用的另一个特性是代码的长度。与其他OOP语言相比,Python代码相对较短。
此外,还需要大量的文档。因此,Python的热心社区帮助它简化了世界。
一级馆藏
Python库是它在程序员和AI开发人员中流行的另一个关键原因。库是由不同的源(如pypi)编译的一组模块或单个模块。它还包括一段预先编写的代码,允许用户实现某些功能或执行不同的操作。
机器学习是人工智能的一个重要范畴,需要不断的数据处理。
内容较全,技术深,涉及JavaEE架构级技术,分布式高并发技术,云计算架构技术,云计算技术,云计算架构技术等。
提供真实的大数据云计算开发部署环境,学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验,让学员更好适应未来工作。
达内强大的TMOOC + TTS8.0在线教学平台,为学员提供线下学习,线上辅助的双模式教学体验。
1、 编程很难学,除非你学过编程一段时间。然而,Python的高级特性、语法可读性和直接的语义使得它比其他语言更容易学习。
2、 Python是一种高级语言。与许多其他语言相比,Python是一种相对“高级”的语言:它不需要(而且在许多情况下不允许)用户过于担心许多其他语言需求的底层细节。在像C这样的初级语言中,这个简短的要求给我们的程序带来了一些复杂性。在Python中,尽管这些过程或多或少地发生在底层(低功耗),但在用高级语言编写时,我们不需要担心这一部分。
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Python语言相对简单。Python与其他语言相比更容易理解。适合初学者学习。此外,对于Python学习,有两种不同的方法。一是自学,二是参加培训。那么新手应该自学还是训练?首先,告诉我们自学习Python语言的优缺点和注意事项的内容。如果选择Python语言自学,更大的优势是能够控制自己的学习时间,培养主动学习的能力。成本也相对较低。缺点是学习比较盲目,找学习材料比较困难,教材质量也参差不齐。参加Python培训容易得多,学习能力远高于自学。假设你是小白,小编建议你选择到蟒蛇培训班报到学习。
达内目前已在北京、上海、广州、深圳、大连、南京、武汉、杭州、西安、苏州、成都、沈阳等70个大中城市成立了373家学习中心,拥有员工超过11000人,累计培训量已学员已达100万人次。
学习Python的目的不是要理解这种语言,而是要学会使用它来解决问题。但是Python的应用方向太宽了。在学习了python的基础知识后,如果应用方向不同,学习什么会有很大的不同。
我不能说我想做web开发,学习Python的基础知识,跑去学习numpy、pandas等知识,也不能说我想用Python做数据分析,学习Python的基础知识,然后再跑去学习Django、flask framework。我们当然不会像买泰国机票那样简单。但是,我们必须承认,仍然会有人感到困惑,开始工作。
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