课程目标:
1、机器学习概述
2、KNN
3、线性回归
4、梯度下降
5、决策树
6、朴素贝叶斯
7、KMeans
8、强化学习
9、C语言基础
10、Python转C语言常用工具库
11、C++常用的IDE介绍
12、英飞凌397开发板程序开发基础
课程大纲:
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主题
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内容
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机器学习初步
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1、 机器学习概述
2、 KNN
3、 线性回归
4、 梯度下降
5、 KMeans
6、 北京摩拜单车轨迹聚类分析
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机器学习和强化学习
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1、 决策树
2、 朴素贝叶斯
3、 强化学习
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神经网络和C语言基础
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1、 VisualStudio的安装和使用
2、 QT的安装和使用
3、 神经网络预测股票实例讲解
4、 Python算法向C语言算法的转化。
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算法落地和英飞凌开发板程序开发基础
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1、英飞凌开发环境的搭建
2、C语言算法在英飞凌开发板上的落地
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服务优势:
丰富专家资源,精准匹配相关行业,相关项目技术精英,面向用户实际需求,针对性培训或咨询,互动式交流,案例教学,精品小班,实际工程项目经验分享,快捷高效,节省时间与金钱,少走弯路与错路。
专家力量:
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子,TI,vmware,MSC,Ansys,MDI,Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索,华为等
大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家
,资深专家或讲师
大多名牌大学,硕士以上学历,相关学历背景专业,理论素养高
多年实际项目实践,大型复杂项目实战案例分享,热情,乐于技术分享
针对客户实际需要,真实案例演示,互动式沟通,学有所值