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人工智能课程知识点
数据挖掘与分析:
Numpy，Pandas，Scipy拈；金融数据的分析和处理
机器学习：
机器学习的基本概念；常见流派及几大要素介绍；训练集、测试集、评价标准；分类、聚类、回归、神经网络；常用库scikit-learn介绍
神经网络：
TensorFlow框架开发；TensorFlowIO操作；神经网络基础；全连接神经网络实现；卷积神经网络网络与实现；项目：图像识别、检测
可掌握的能力：
1、掌握数据挖掘基础工具的使用
2、掌握数据挖掘处理数据的方法
3、了解常见机器学习算法原理和主要流程
4、根据量化交易规则设计策略
5、掌握深度学习算法和框架
6、图像识别、检测的实现
