Python编程
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02—机器学习核心技术掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，满足人工智能数据挖掘类岗位，薪资可达到15K-20K。
Scikit Learn
聚类算法API
数据预处理
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回归算法API
分类算法
决策树
KNN
Adaboost
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GBDT
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决策树回归
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属性降维
属性降维
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Hyper-Parameters 超参数选择
Validation curves 模型验证曲线
特征工程
Standardization标准化
Scaling Features归一化
Non-linear transformation非线性转化
Gaussian distribution高斯分布转化
Normalization正则化
Encoding categorical features类别性编码处理
阶段案例实战
零售行业建模分析电商用户画像行为分析03—深度学习核心技术掌握深度学习算法原理，掌握BP神经网络、CNN、RNN等基础网络结构，为后续NLP和CV奠定技术基础。
人工神经网络
损失函数
激活函数
Back Propagation
优化方法及正则化
BP神经网络
网络基本结构
正向计算
链式法则
权重更新
Sigmoid函数
梯度消失/爆炸
Batch Normalization
CNN卷积神经网络
局部感受野
权值共享
DropOut
卷积层
池化层
全连接层
RNN循环神经网络
梯度裁剪
双向长短时记忆网络（BiLSTM）
长短时记忆网络（LSTM）
门控神经网络(GRU)
阶段项目实战
图像识别案例文本处理案例04—NLP自然语言处理技术本阶段课程将掌握突破市场最热超高年薪的NLP技术，可应对市场上NLP工程师，根据市场反馈薪资突破30K。
Pytorch编程
定义损失函数
自动微分功能
定义优化器
定义模型结构
传统序列模型
隐马尔科夫模型
条件随机场
原理与实践
CRF与HMM区别
Transfomer原理
编码器
解码器
注意力机制
语言模型
模型超参数
模型验证
文本预处理
文本处理基本方法
文本张量表示方法
文本语料数据分析
数据增强方法
命名实体识别
Word Embedding词嵌入
RNN及变体
传统RNN
LSTM
Bi-LSTM
GRU
Bi-GRU
Seq2Seq
迁移学习
FastText
预训练模型
Google BERT
GPT
GPT-2
权重微调
阶段项目实战
文本分类文本生成4、NLP项目实战
05—CV计算机视觉技术掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务，可应对市场上CV工程师岗位，薪资可达20K以上。
OpenCV图像处理
读写图像
灰度变换
几何变换
形态学
纹理分割
视频操作
边缘检测技术
特征检测和描述
Tensorflow编程
常量
变量
高阶API
tf.data
tf.keras
目标分类
卷积计算方法
多通道卷积
AlexNet
VGG
ResNet残差网络
ImageNet分类
目标检测
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SSD
ROI Pooling
FasterRCNN
非极大抑制NMS
目标分割
全卷积
ROI Align
DeepLab
MaskRCNN
金字塔池化模块
语义分割评价标准
阶段项目实战
目标分类目标检测06—大厂面试专题围绕大厂高频面试题，针对机器学习、深度学习、CV、NLP、数据结构与算法系列等专题去刷题
数据结构
栈
树
图
数组
链表
哈希表
常见算法
排序
查找
链表算法
动态规划
二叉树
递归算法
贪心算法
图算法
队列算法
机器学习&深度学习
分类算法面试专题
聚类算法面试专题
回归算法面试专题
深度学习基础面试专题
NLP & CV面试专题
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