1.我為什麼要學習這門課？
機器學習是人工智慧的重要組成和技術基礎，伴隨著人工智慧幾十年的發展，期間幾次大起大落。作為機器學習的高階階段，最近幾年深度學習演算法在自然語言處理、語音識別、影象處理等領域的突破應用和廣泛接受。這也標誌著機器學習已經徹底邁出實驗室大門，走向實踐，推動著人工智慧向更高階段發展。資料應用和人工智慧發展已經引起了全球關注。企業對機器學習的人才需求增大，與之密切相關的資料科學家、資料探勘工程師、大資料分析師、機器學習工程師等資料分析類人才成為本世紀最有吸引力的職業。根據相關企業估計，上述人才的增長高峰將持續6-8年。本課程就是對深度學習感興趣的學員準備的。
2.這門課的主題是什麼？
在前面2次介紹傳統的機器學習理論的基礎上，討論深度學習的典型演算法原理與應用(具體內容請參考下面課程大綱)，為實踐打下堅實的基礎。
3.學習這門課可以獲得什麼？
課程目標：理解深度學習的基本原理、精選的10幾種基本演算法及其典型應用，並使用主流的機器學習開源平台實現深度學習在典型領域的應用過程，能否對一般難度的應用問題進行分析和**實現。
4.這門課有什麼特色和亮點？
深度學習是一門理論和實踐並重的課程，其中的內容比較多，很多演算法也有一定的難度。深度學習的應用也需要一定的經驗和技巧。本課程參閱了大量文獻資料，結合過去多年的資料分析研究和專案實踐，深入淺出，學生在可以鑽研深度學習的演算法以及應用。課程通過大量的選擇題、填空和判斷題檢驗和鞏固學員對基本知識的理解。
5.這門課的學習方法建議
6.課程守則(建議)
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電商大資料分析
運用不同行業中，專門從事行業資料蒐集 整理 分析，並依據資料做出行業研究 評估和 的專業人員。熟悉行業知識 公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析結果就沒有太大的使用價值。一方面是搭建資料分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷 管理等理論知識來指導 另一方面...
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