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機器人
人工智能，未來中國最賺錢的新興產業之一
人工智能、機器學習及深度學習成為近年來各行各業的熱點話題，尤其前兩天AlphaGo Zero的出現，無疑是給智能圈注入了一股火辣辣的雞血（100-0打敗AlphaGo Master）。
不難看出，人工智能將是各個行業的主要發展方向，而機器學習及深度學習也無疑是算法工程師們能在未來發展中占一席之地的重要武器。
而根據預測，2024年人工智能市場規模將增長至111億美元。初步的技術積累和數據積累已經在過去有了比較顯著的規模效應，因而人工智能重塑各行各業的大潮即將來襲，並引發新一輪IT設備投資。
正是基於這一趨勢，超級數學建模聯合唐宇迪老師，於2017年5月創辦了【超模大學堂】，且推出了旨在幫助有意成為相關算法工程師或人工智能愛好者了解並學習機器學習的在線課程——“Python機器學習實戰——入門基礎課”。
課程推出以來得到大家的鼎力支持，僅5個月左右的時間已經有超過300餘名學員的加入。
技術在不斷地進步革新，課程內容當然也要緊跟步伐，迎頭趕上。為此，超模大學堂與唐老師協商後，決定優化更新原有的課程內容——更新部分晦澀難懂的章節，使課程更加通俗易懂；增加相關實戰案例，讓學員更清楚知識的應用。
以下為更新後的課程目錄
第一章 AI時代人工智能入學指南
第二章 Python快速入門
第三章 Python工具：科學計算庫Numpy
第四章 Python工具：數據分析處理庫Pandas
第五章 Python工具：可視化庫Matplotlib
第六章 算法：線性回歸算法
第七章 算法：梯度下降原理
第八章 算法：邏輯回歸算法
第九章 案例：Python實現邏輯回歸與梯度下降
第十章 案例：使用Python分析科比生涯數據
第十一章 案例：信用卡欺詐檢測
第十二章 算法：決策樹
第十三章 決策樹Sklearn實例
第十四章 算法：隨機森林與集成算法
第十五章 案例：Kaggle競賽案例:泰坦尼克獲救預測
第十六章 算法：線性支持向量機
第十七章 非線性支持向量機
第十八章 支持向量調參實戰
第十九章 計算機視覺挑戰
第二十章 神經網絡必備基礎知識點
第二十一章 最優化與反向傳播
第二十二章 神經網絡整體架構
第二十三章 案例實戰CIFAR圖像分類任務
第二十四章 Tensorflow框架
第二十五章 Mnist手寫字體識別
第二十六章 機器學習業務流程
當然，隨著內容的增加相應的課程定價也會提高。本次決定，從2017年10月26號開始，課程價格由現在的298元調整為398元，關於價格調整有如下說明：
2017年10月26號之前報名課程依然為298元。
10月26號課程內容會與價格同步更新，26號前仍為舊內容。
10月26號之前報名課程的學員和現在已經報名的學員將免費享有此後的課程更新和服務升級，不再另外收費。
適宜人群
人工智能、機器學習、深度學習愛好者、科研工作者、數據分析愛好者
希望學習或提高使用Python其他更有趣的技能（繪製圖像，人臉識別，驗證碼識別等等）
Python零基礎也可以參與本課程的學習
課程介紹
該課程使用數據領域最主流語言Python及其分析與建模庫作為核心武器。對於機器學習經典算法給出完整的原理推導並基於實例進行講解，實例演示如何應用機器學習算法解決實際問題。
部分課程截圖
解析如何運用機器學習來分析科比的運動生涯數據
科比運動生涯數據分析結果
課程試聽
你將收獲
快速掌握Python庫的使用方法並進行實戰演示。
實例演示如何應用機器學習算法解決實際問題。
使用Python庫完成建模與評估工作。
課程將提供全部課件代碼
報名方式
最後更新：2017-10-23 00:31:12