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适用人群
针对有兴趣学习人工智能技术应用在科研,数据分析,社会经济领域的学员。通过项目学习,可以极大提高学员交叉背景申请能力,为未来接触AI行业奠定基础
你将收获
基于人工智能的消费者情感分析项目证明
人工智能的理论知识基础与实战
应用Python搭建的复杂机器学习系统
美国微软导师推荐信
你将学习的技能
人工智能
文本情感分析
机器学习
NLP
课题介绍
人工智能旨在应用计算机技术,快速发掘数据背后的隐藏的模式规律,未知的相关性,市场趋势和客户偏好等信息,从而帮助公司做出明智的业务决策。而情感分析是经济学与社会学的交叉学科,它是市场研究的重要组成部分。通过情绪分析可以快速显示用户的整体客户体验。本项目内容主要包括:基于Python的大数据处理,分析,通过可视化手段挖掘数据别后的商业价值;人工智能与机器学习的理论知识基础,深入了解逻辑回归分类器,并且应用Python搭建一个机器学习系统
课程大纲
项目总时长为4周,每周3小时的编程以及理论教学,总计12小时。导师将手把手带你了解大数据分析的基本分析以及可视化方法,学员会掌握使用Python/Pandas完成机器学习的项目搭建
1
人工智能与机器学习基本概念
考察:小测
授课2小时; 学习2小时
2
数据可视化与分析
考察:可视化练习
授课1小时; 学习1小时
3
自然语言处理及其特征工程代码
考察:代码练习
授课1小时; 学习1小时
4
特征工程Python代码实现
考察:代码练习
授课1小时; 学习1小时
5
逻辑回归理论教学
考察:理论材料学习
授课2小时; 学习2小时
6
机器学习高级概念:代价函数、梯度下降
考察:理论材料学习
授课2小时; 学习1小时
7
机器学习实验设计以及系统代码实现
考察:代码练习
授课1小时; 学习1小时
8
机器学习高级概念:机器学习评价指标、正则化与超参数;机器学习系统完整代码实现
考察:代码练习
授课2小时; 学习2小时
课程导师
Lan

经历

Fedex数据科学家(美国)
2016年全美数学建模大赛特等奖
甲骨文机器学习工程师(美国)
微软机器学习应用科学家

教育

浙江大学混合班本科
宾夕法尼亚大学数据科学硕士