认识Python概述及Python基础知识

1.1 掌握Python固定语法

1.2 创建字符串变量并提取里面的数值

Python数据结构

2.1 创建一个列表（list）并进行增删改查操作

2.2 转换一个列表为元组（tuple）并进行取值操作

2.3 创建一个字典（dict）并进行增删改查操作

2.4 将两个列表转换为集合（set）并进行集合运算

控制流与自定义函数

3.1 实现考试成绩划分

3.2 使用冒泡排序法排序

3.3 自定义函数并实现输出方差

3.4 存储并导入函数模块

文件基础

4.1 认识文件

4.2 读取txt文件中的数据

4.3 保存数据为csv格式文件

4.4 认识os模块

Python科学计算库

5.1 NumPy数值计算

5.2 Pandas统计分析

机器学习

1 机器学习绪论

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间

1.4 归纳偏好

2 模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.3 性能度量

2.4 偏差与方差

3 回归分析（Regression Analysis）

3.1 基本形式

3.2 线性模型

3.3 逻辑回归

4 决策树（Decision Tree）

4.1 基本流程

4.2 划分选择

4.3 剪枝

5 人工神经网络（Artificial Neural Network）

5.1 神经元模型

5.2 感知机于多层网络

5.3 误差逆传播

5.4 BP神经网络

6 聚类分析（Cluster Analysis）

6.1 聚类任务

6.2 性能度量

6.3 距离计算

6.4 常用聚类算法

Python机器学习库

7.1 Matplotlib数据可视化基础

7.2 使用scikit-learn构建模型

14：00-17：00

TensorFlow与深度学习实战

1 TensorFlow安装与入门

1.1 TensorFlow环境搭建

1.2 TensorFlow计算模型性：计算图

1.3 TensorFlow数据模型：张量Tensor

1.4 TensorFlow运行模型：会话

2 TensorFlow数据类型

2.1 常量、变量及其构建

2.2 TensorFlow实现线性回归模型

2.3 操作：TensorFlow实现鸢尾花分类

3 TensorFlow实现多层神经网络

3.1 BP神经网络模型（Back Propagation）

3.2 操作：利用TensorFlow构建BP网络模型实现鸢尾花分类

4 手写数字识别

4.1 图片预处理

4.2 占位符：placeholder

4.3 操作：利用TensorFlow实现SoftMax网络对手写数字分类

案例：基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型

5 卷积神经网络CNN

5.1 卷积神经网络（CNN）简介

5.2 CNN关键结构：卷积层与池化层

5.3 经典卷积网络模型：LeNet-5

5.4 图像数据处理

5.5 操作：利用CNN进行人脸识别

案例：基于深度神经网络RNN的聊天机器人（ChatBot）实现

1.1 案例背景及目标

1.2 语料库（Corpus）准备并构建字典

1.3 循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）基本原理

1.4 定义激活函数（tanh函数）、softmax算法处理分类问题

1.5 定义正向的输出与损失函数（loss function）

1.6 构建基于注意力（Attention）的Seq2Seq模型

1.7 随时间反向传播（BPTT）计算梯度并通过优化器更新

1.8 使用checkpoint文件保存模型参数，并调用ChatBot模型训练与测试优化

08：30-11：30

14：00-17：00

企业参观考察交流

1 大数据与人工智能人才培养交流

2 企业人工智能产品和大数据项目介绍参观

3 大数据教学平台介绍与体验

张良均  广州泰迪智能科技有限公司董事长

★华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事；兼有大型高科技企业和高校的工作经历。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。

★“泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛（www.tipdm.org）发起人，发表数据挖掘相关论文数十篇，已取得国家发明专利12项。发表《神经网络实用教程》、《数据挖掘:实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》、《R语言数据分析与挖掘实战》、《Python数据分析与挖掘实战》 、《Hadoop大数据分析与挖掘实战》等专著。

★荣获SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书。具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。

张敏  广州泰迪智能科技有限公司高级数据分析师、培训总监

★资深数据分析师，具有丰富的数据挖掘理论及实践培训经验。精通R、Python、Matlab等多种数据挖掘工具。

★曾为南方电网、轩辕网络等大型企业长期提供实施服务，主导了电子商务网站用户行为分析及网页智能推荐服务、中医证型关联规则挖掘、电信业务话单量预测、航空公司客户价值分析等多个项目。

★2017年“泰迪杯数据挖掘挑战赛教练员培训”主讲讲师。先后负责过广西师范学院、广西科技大学、闽江学院、广东石油化工学院、上海健康医学院等高校实训课程及德生科技等企业内训和数据挖掘就业班的课程。

杨惠  广州泰迪智能科技有限公司高级数据分析师

★具备丰富的培训经验，曾为多家企业、院校服务过专业培训工作。如PPV商业培训、珠海城职院等。

★从事数据挖掘工作四年，擅长文本挖掘，熟悉常用机器学习算法原理及应用，如神经网络、SVM、决策树、贝叶斯等算法；精通R、Python、MATLAB等常用数据挖掘处理工具。具有丰富的实践项目经验。如“京东电商产品评论情感分析”项目；“珠江数码大数据营销推荐应用”项目；“电子商务网站智能推荐服务”项目；“2015年农药行业报告”项目。