【数学基础】线性代数、概率论与数理统计、微积分。
【编程语言与工具】编程语言,学习如何使用工具进行数据清洗、整合和转换,为模型训练提供高质量的数据,理解数据分布和趋势,从而更好地进行模型调优。
【机器学习算法】监督学习,用于解决分类和回归问题,无监督学习用于发现数据中的隐藏模式和结构。深度学习神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等算法。
【自然语言处理(NLP)】学习如何对文本数据进行分词、去停用词等预处理操作,掌握Word2Vec、GloVe等词向量表示方法,将文本数据转换为数值型特征,使用机器学习算法对文本进行分类和情感分析。
【计算机视觉】学习图像滤波、边缘检测、特征提取等基本操作,掌握如何利用深度学习算法进行目标检测,如YOLO、SSD等模型。
【实战与项目】通过参与实际项目,将所学知识应用于解决实际问题中,提升学员的实践能力和团队协作能力。提供模拟项目或真实项目场景,让学员在导师的指导下进行项目开发和实践操作。



