map函数、filter函数、sorted函数、eval()、exec()函数 关联算法-掌握Apriori算法与FP-growth算法原理， 熟悉频繁项的挖掘与常用剪枝策略、 与关联规则 分类算法—掌握决策树算法、随机森林、KNN 、SVM及朴素贝叶斯算法原理，熟悉集成学习(Bagging、Boosing)对于分类算法的优化过程， 掌握数据降维方法应用 聚类算法—掌握Kmeans，理解聚类算法与分类算法的区别，理解聚类算法的优缺点 回归算法—主流回归模型，线性回归， 逻辑回归 LR 及其变种和扩展算法；梯度下降，逻辑回归优化问题的求解。
培养目标：
掌握常用的机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，掌握算法在实际项目中的应用。
人工智能—深度学习
基于PaddlePaddle深度学习框架讲解 深度学习正则化概述，模型拟合与过拟合问题 神经网络算法—垃圾邮件与反欺诈 图像识别技术—手写数字识别 强化深度学习—AlphaGo相关技术。
培养目标：
掌握 PaddlePaddle 基本概念，计算模型和原理；能够通过PaddlePaddle进行深度学习和模型构建与训练； 掌握训练过程优化方法与问题优化
人工智能-拓展课程
主流技术知识拓展
培养目标：
结合AI行业发展现状，拓展为前沿的AI技术，使学员开阔视野。
项目实战及考核
分析项目需求、数据清洗及补值、训练数据模型、结果分析及*测
培养目标：
掌握机器学习算法的匹配方法，深入理解算法原理与实现步骤。
知识延伸
1、功能设计
1)在线客服
在线客服必不可少，用户想购买找不到人，那损失就大了。
2)留言板块
当在线客服有事不在或其他原因不在时，有意向的用户可以通过留言让我们得知他们有意向购买。
3)可跟踪用户的系统
跟踪的是用户来网站之后的所有痕迹，有助于分析与改善网站的不同。
4)互动
在社交媒体时代，如果没有和用户之间形成互动，不和用户之间站在平行的位置上，那么，这样的网站通常也是很难运营好的。可以搭设论坛或引流至微信公众号或微博，可以更有效地区沟通。
2、网站设计利于SEO
1)关键词选择与布局
核心关键词、次级关键词和长尾关键词的选择，与他们布局在首页、还是栏目页、还是文章页、还是专题页等等。
2)网站内链优化
网站内链优化与外链优化同等重要。
3)URL的设计
URL设计尽量扁平化、美观且简洁易懂。
3、个性化推荐
互联网时代是尊重个性需求的时代，也是一个碎片化的时代，个性化推荐让用户在短的时间找到自己的喜好，可以说完全符合“用户的互联网思维”。
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