【课程时长】 6天（6小时/天） 【课程简介】 人工智能的浪潮正在席卷全球，各种培训课程应运而生，但真正能让学员系统、全面掌握知识点，并且能学以致用的实战课程并不多见。本课程包含机器学习、深度学习的重要概念及常用算法（决策树、关联规则、聚类、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、遗传算法、CNN、RNN、GAN等），以及人工智能领域当前的热点。通过6天的系统学习、案例讲解和动手实践，

第一天上午：统计分析原理 1、 从最简单的案例开始 2、 统计基础 3、 描述性统计 4、 用SPSS实现描述性统计的案例 5、 回归分析：线性回归 6、 回归分析：logistics回归 7、 用SPSS实现回归分析的案例 8、 可视化工具 第一天下午：数据库与数据仓库介绍 1、 数据库概述 2、 SQL（基本的增、删、改、查） 3、 SQL（稍复杂的子句或嵌套） 4、 基于MySQL的上机操

一、 概述 1、 概念与术语（人工智能、数据挖掘、机器学习…） 2、 数据挖掘的对象 3、 数据挖掘的关键技术 4、 知识的表达 二、 数据预处理 1、 变量类型 2、 数据清理 3、 数据集成和变换 4、 数据仓库与数据方（OLAP） 5、 规范化 6、 数据压缩（DCT、小波变换） 三、 降维与维度归约 1、 无标签时：PCA 2、 有标签时：Fisher