Course Levels

课程体系

从基础理论到高级应用,全面掌握机器学习技术栈
From basic theory to advanced applications, master the complete ML stack

ML Foundation

机器学习基础

从数学基础开始,系统学习机器学习核心概念、经典算法和基本应用,为深入学习打下坚实基础。

  • 数学基础与统计学
  • 监督学习算法
  • 无监督学习方法
  • 模型评估与选择
  • Python机器学习库
Advanced ML

机器学习进阶

深入学习高级算法、集成学习、特征工程等技术,掌握解决复杂问题的方法和技巧。

  • 集成学习方法
  • 深度学习基础
  • 特征工程技巧
  • 模型优化调参
  • 大数据处理
ML Expert

机器学习专家

专业方向深度学习,包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等,成为领域专家。

  • 计算机视觉
  • 自然语言处理
  • 推荐系统算法
  • 强化学习
  • MLOps工程化
Specialization Tracks

专业方向

五大热门方向,覆盖机器学习主要应用领域
Five popular tracks covering major ML application domains

监督学习

Supervised Learning

掌握分类和回归算法,解决预测和分类问题

回归算法

  • 线性回归与多项式回归
  • 岭回归与Lasso回归
  • 支持向量回归SVR
  • 决策树回归
  • 随机森林回归

分类算法

  • 逻辑回归分类
  • 支持向量机SVM
  • 朴素贝叶斯
  • K近邻算法KNN
  • 集成分类方法

模型评估

  • 交叉验证技术
  • 混淆矩阵分析
  • ROC曲线与AUC
  • 精确率与召回率
  • 模型选择策略

实战应用

  • 房价预测项目
  • 客户流失预测
  • 信用评分模型
  • 疾病诊断系统
  • 股票价格预测
课程时长

10周 / 80课时

项目数量

5个实战项目

就业方向

数据分析师

薪资范围

12-20K

深度学习

Deep Learning

掌握神经网络和深度学习技术,解决复杂AI问题

神经网络

  • 感知机与多层感知机
  • 反向传播算法
  • 激活函数与优化器
  • 正则化技术
  • 批量归一化

卷积神经网络

  • CNN基础架构
  • LeNet、AlexNet、VGG
  • ResNet残差网络
  • 图像分类与检测
  • 迁移学习应用

循环神经网络

  • RNN基础原理
  • LSTM长短期记忆
  • GRU门控循环单元
  • 序列到序列模型
  • 注意力机制

生成模型

  • 自编码器AutoEncoder
  • 变分自编码器VAE
  • 生成对抗网络GAN
  • 图像生成应用
  • 风格迁移技术
课程时长

16周 / 128课时

项目数量

6个深度项目

就业方向

AI算法工程师

薪资范围

20-35K

Featured Projects

精品项目

真实商业级机器学习项目,积累实战经验
Real commercial-grade ML projects for practical experience

图像识别
计算机视觉

智能图像识别系统

基于深度学习的图像分类和目标检测系统,支持1000+类别识别,广泛应用于安防、医疗等领域。

PyTorch YOLO OpenCV Flask
96%
识别准确率
30fps
实时处理
1000+
识别类别
推荐系统
推荐算法

个性化推荐系统

基于协同过滤和深度学习的混合推荐系统,为电商平台提供精准的商品推荐服务。

TensorFlow Spark Redis Kafka
25%
点击率提升
100ms
响应时间
1M+
日活用户
预测分析
预测分析

销售预测分析平台

基于时间序列分析和机器学习的销售预测系统,帮助企业优化库存管理和销售策略。

Prophet XGBoost Pandas Plotly
92%
预测准确率
30%
库存优化
365天
预测周期
文本分析
NLP

智能文本分析系统

基于自然语言处理的文本分类、情感分析和关键词提取系统,广泛应用于舆情监控和内容审核。

BERT spaCy NLTK FastAPI
94%
分类准确率
10K+
日处理量
20+
支持语言
异常检测
异常检测

工业异常检测系统

基于无监督学习的设备异常检测系统,实时监控工业设备状态,预防故障发生。

Isolation Forest LSTM InfluxDB Grafana
98%
检测准确率
1s
响应时间
24/7
实时监控
智能诊断
医疗AI

医疗影像智能诊断

基于深度学习的医疗影像分析系统,辅助医生进行疾病诊断,提高诊断准确率和效率。

ResNet U-Net DICOM Django
95%
诊断准确率
80%
效率提升
10+
疾病类型
Learning Path

学习路径

科学规划学习进度,循序渐进掌握机器学习技能
Scientifically planned learning progression for mastering ML skills

数学基础强化

掌握线性代数、概率统计、微积分等数学基础,为机器学习算法理解打下坚实基础。

1

算法理论学习

系统学习监督学习、无监督学习算法原理,理解各种算法的适用场景和优缺点。

2

编程实践训练

使用Python和相关库实现经典算法,完成数据预处理、模型训练、评估等实践。

3

项目实战开发

基于真实业务场景,完成端到端的机器学习项目,积累实际开发经验。

4

专业方向深化

根据兴趣和职业规划,选择专业方向深入学习,成为特定领域的专家。

5
Enrollment Information

报名信息

选择适合的课程,开启机器学习学习之旅
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机器学习基础

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深度学习专业

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  • 6个深度项目
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