级别 | Level1 | Level2 | Level3 | Level4 | Level5 | Level6 |
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名称 | 编程原理与网络技术 | 搜索引擎与网络爬虫 | 数据分析与可视化 | 机器学习与算法应用 | 深度学习与神经网络 | 人工智能应用与实践 |
编程知识 | 编程语言、计算 机组成原理、网 络通信与安全、 软件工程、操作 系统、数据库技 术 | 网络爬虫、反爬 与反反爬、搜索 算法、分布式搜 索引擎、大数据 缓存技术、WEB 技术、互联网技 术 | 数据结构、数据 收集、数据清洗 数据分析方法与 工具、数据可视 化方法与工具智 能推荐 | 回归算法、分类 算法、聚类算法 降维算法等常用 机器学习算法, 机器学习库 Scikit-Learn与 算法应用 | 人工神经网络、 卷积神经网络、 深度学习算法、 迁移学习模型、 TensorFlow、 Keras框架、神 经网络性能优化 | 自然语言处理 NLP、循环神经: 网络、长短期记 忆神经网络 LSTM、强化学 习、智能文本生 成 |
课程目标 | 理解编程原理, 培养计算机科学 素养 | 掌握网络爬虫和 互联网技术,成 为搜索引擎工程 师 | 感受大数据,培 养数据思维,成 为数据分析工程 师 | 理解机器学习算 法,像数据科学 家一样思考,并 成为机器学习工 程师 | 探索人工智能核 心算法,成就人 工智能工程师 | 应用人工智能算 法和技术,成为 人工智能商业应 用开发工程师 |
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