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本课程由哈佛大学应用计算科学研究所项目主任Pavlos教授主持,涵盖从传统机器学习到深度学习的进阶内容,重点解析卷积神经网络架构及其在自然语言处理等前沿领域的实际应用。课程设置包含梯度下降算法优化、神经网络正则化等核心技术模块,适合具备机器学习基础的研究生阶段学员深度学习。
本课程由牛津大学终身教授Patrick博士亲自设计,通过机器学习与数据科学核心模块教学,结合Jupyter Notebooks交互式学习,培养学生在商业分析领域的实战能力。课程涵盖线性模型、随机森林、深度学习等算法,特别设置股市预测专题,助力学员掌握前沿数据分析技术。