【培训背景】

Python作为一种流行的编程语言，因其易读性、易维护性以及丰富的库和框架支持，在机器学习、深度学习和图像处理领域得到了广泛应用。Python提供了诸如TensorFlow、Keras、PyTorch等强大的深度学习框架，以及OpenCV、PIL等图像处理库，使得开发者能够轻松构建复杂的模型和应用。随着人工智能技术的普及和应用场景的不断拓展，市场对掌握机器学习、深度学习和图像处理技术的专业人才需求日益增加。企业、科研机构以及政府部门等各个领域都需要具备这些技能的人才来推动技术创新和业务升级。

【培训收益】

学习回归算法理论与实战；

学习决策树算法理论与实战；

学习集成学习算法理论与实战；

学习KNN算法和决策树算法理论与实战；

学习聚类算法理论与实战；

学习神经网络算法；

学习Tensorflow；

生成式对抗网络GANs。

【适合人群】

物联网工程师、算法工程师、Python开发工程师、人工智能工程师

【培训特色】

1、实战导向：

课程注重实战操作，通过具体项目案例的分析和实践，帮助学员掌握机器学习、深度学习和图像处理技术的核心概念和实际应用方法。学员可以在实践中深入理解算法原理、模型构建和参数调优等环节。

2、前沿技术：

课程紧跟技术前沿，介绍最新的算法和框架，如TensorFlow 2.x、Keras、PyTorch等深度学习框架以及OpenCV等图像处理库。学员可以学习到最新的技术动态和最佳实践。

3、师资力量：

课程由具有丰富教学经验和实战经验的专业教师授课，他们不仅具备深厚的理论功底，还具备丰富的项目实践经验。讲师将结合自身的经验和案例，为学员提供高质量的教学指导。

4、灵活多样的教学方式：

课程采用线上线下相结合的教学方式，学员可以根据自己的时间和需求选择合适的学习方式。线上课程提供录播视频和在线答疑服务，方便学员随时随地进行学习；线下课程则提供面对面的互动交流和实操指导，帮助学员更好地掌握技能。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

 证书样本

Python-机器学习、深度学习与计算机图像处理技术实战培训班，录播课为29课时，企业内训可按需求定制。  

课程安排如下：

第0章 人工智能应用方向

0.1.概述

第1章 数据结构与函数参数

1.1.List与Dict

1.2.函数概念与类别

第2章 面向对象与模块化

2.1.面向对象与模块化

2.2.课程回顾

第3章 Numpy、Pandas 科学库

3.1.Numpy、Pandas 科学库（1）

3.2.Numpy、Pandas 科学库（2）

第4章 线性回归原理分析

4.1.线性回归原理分析

第5章 机器学习案例

5.1.机器学习案例（1）

5.2.机器学习案例（2）

5.3.机器学习案例（3）

5.4.机器学习案例（4）

5.5.机器学习案例（5）

5.6.机器学习案例（6）

5.7.机器学习案例（7）

5.8.机器学习案例（8）

5.9.机器学习案例（9）

5.10.机器学习案例（10）

5.11.机器学习案例（11）

5.12.机器学习案例（12）