課程時長：3天

第1部分 機器學(xué)習(xí)Machine Learning

　　1.1 線性回歸Linear Regression

　　1.2 邏輯回歸和過擬合問題Logistic Regression & Regularization

　　1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Neural Network

　　1.4 機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計

　　1.5 支持向量機SVM

　　1.6 聚類Clustering

　　1.7 降維PCA

　　1.8 決策樹

　　1.9 隨機森林

　　1.10 HMM

　　1.11 關(guān)聯(lián)挖掘

　　1.12 軌跡挖掘

　　1.13 推薦系統(tǒng)

　　1.14 樸素貝葉斯

　　1.15 K近鄰算法

　　1.16 K均值算法

　　1.17 Adaboost

　　1.18 有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)

第2部分 深度學(xué)習(xí)Deep Learning

　　2.1 Deep Learning常用模型

• AutoEncoder自動編碼器
• Sparse Coding稀疏編碼
• Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機
•  Deep Belief Networks深信度網(wǎng)絡(luò)
• Convolutional Neural Networks卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　2.2 CNN

　　2.3 DNN

　　2.4 TDNN

　　2.5 LSTM，BiLSTM

　　2.6 Attention

　　2.7 遷移學(xué)習(xí)

　　2.8 對抗學(xué)習(xí)

第3部分 自然語言處理NLP

　　3.1．詞法分析

　　3.2．語法理論與句法分析

　　3.3．語義計算

　　3.4．情感分析

　　3.5．意圖分析

　　3.6．摘要提取

　　3.7．概率圖計算

　　3.8．CRF應(yīng)用

第4部分 基于AI的關(guān)鍵應(yīng)用Key-Application

　　4.1. 機器翻譯Machine Translation

　　4.2. 信息檢索Information Retrieval

　　4.3 自動文摘Automatic summarization/abstracting

　　4.4 文檔分類Document Categorization

　　4.5 問答系統(tǒng)Question-answering system

　　4.6 信息過濾Information filtering

　　4.7 語言教學(xué)Language Teaching

　　4.8 文字識別Character Recognition

　　4.9 自動校對Automatic Proofreading

　　4.10 語音識別Speech recognition