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近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Python代码实现方法，Ai尚研修会议平台推出“Python编程基础及综合实践案例讲解视频精品课程” ，旨在帮助学员掌握深度学习的基本原理及其
Python编程实现方法。
课程介绍
| Ai尚研修-python编程课程专题一：编程入门（一） |
1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比） 2、Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释） |
| Ai尚研修-python编程课程专题二：编程入门（二） |
1、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue关键字；嵌套循环与可变循环） 2、Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用） |
| Ai尚研修-python编程课程专题三：Python绘图 |
1、Matplotlib的安装 2、简单图形绘制 3、设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性 4、绘制多图 5、图的嵌套 |
| Ai尚研修-python编程课程专题四：科学计算模块库 |
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| Ai尚研修-Python机器学习案例实践专题五：前馈神经网络 |
| 1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？有导师学习和无导师学习的区别是什么？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）2、BP神经网络的Python代码实现（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？什么是梯度爆炸与梯度消失？） |
| Ai尚研修-Python机器学习案例实践专题六：前馈神经网络 |
| 1、BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）2、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等）4、案例演示二：时间序列预测（新型冠状病毒肺炎流行趋势预测） |
| Ai尚研修-Python机器学习案例实践专题七：支持向量机 |
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| Ai尚研修-Python机器学习案例实践专题八：决策树与随机 |
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| Ai尚研修-Python机器学习案例实践专题九：群优化算法 |
| 2、遗传算法（Genetic Algorithm）的基本原理4. 案例演示一：一元/多元函数的极值点优化（连续优化） |
| Ai尚研修-Python机器学习案例实践专题十：变量降维与特 |
| 1、变量降维(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection)在概念上的区别与联系2、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）的基本原理4、经典特征选择方法（前向选择法与后向选择法、无信息变量消除法）的基本原理5、案例演示：PCA/PLS多元回归拟合Python代码实现 |
| Ai尚研修-Python机器学习案例实践专题十一：复习与答疑 |
| 2、如何避开人工智能实际应用中的那些“坑”？如何挖掘创新点？ |
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四：不定期组织线上交流答疑，更好的辅助您学习及工作中的实际应用。
五：本课程可开具电子发票（会议费、培训费），配有正式的盖章文件。
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