|   【课程内容】
 
 01_行业背景
 02_学习这门课所必备的背景知识
 03_发展历史及现状
 04_数学分析基础
 05_线性代数与概率论基础
 06_机器学习基本知识
 07_线性回归模型
 08_线性回归习题和总结
 09_Logistic回归模型与练习
 10_决策树ID3-C4.5算法
 11_随机森林与梯度提升
 12_朴素贝叶斯文本分类
 13_深度学习背景及简介
 14_深度神经网络基础及DNN简介
 15_Tensorflow框架简介
 16_Tensorflow入门示例讲解
 17_卷积神经网络
 18_卷积神经网络代码讲解
 19_Word Embedding模型
 20_循环神经网络(1)
 21_循环神经网络(2)-lstm
 22_循环神经网络应用
 23_聊天机器人实战
 
 
 
 
 
 
 
 
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