學習目標:
熟練掌握TensorFlow技術(shù)與應(yīng)用,掌握深度學習包keras及其應(yīng)用、熟悉Fintech。
學習內(nèi)容:
人工智能介紹
人工智能介紹
人工智能常用技術(shù)
人工智能發(fā)展
TensorFlow認識
TensorFlow靈活性
異構(gòu)設(shè)備分布式計算
機器學習介紹
機器學習概念
機器學習分類
機器學習涉及學科
機器學習的方法
機器學習的范圍
機器學習常用算法
機器學習基礎(chǔ)代碼
模型驗證
模型算法驗證
模型函數(shù)驗證
特征工程概述
特征工程的構(gòu)建
特征預處理
特征提取與選擇
特征評估
監(jiān)督學習
監(jiān)督學習算法
K-近鄰算法(KNN)
3決策樹與決策樹
樸素貝葉斯算法
支持向量機(SVM)
SVM通俗解釋
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)
金融科技Fintech
金融科技Fintech
業(yè)務(wù)模式
Fintech技術(shù)
Fintech國內(nèi)發(fā)展
Fintech業(yè)務(wù)體系
金融科技的發(fā)展路徑
個人信用建模
個人信用模型分析
個人信用模型構(gòu)建
數(shù)據(jù)收集
選擇構(gòu)建模型工具
模型驗證
選擇臨界值分值
個人信用模型檢測
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