培训目标：

了解机器学习的基础理论 了解机器学习常见的问题 理解机器学习常用模型 学习常用优化方法 学习常用的工具和开发方法 掌握机器学习设计和开发过程 基础、理论、直觉 1.机器学习简介 机器学习技术的基本概念，应用场景等。 2.学习的核心问题 机器学习的理论根基，“中心思想”。 3.可学习的问题 哪些问题属于可学习的、适合学习的问题。 4.常用模型—— 常用模型，但是更偏重模型背后的逻辑脉络、使用场景和关联。 5.常用优化方法 常用优化方法，同样更偏重其逻辑和使用场景，而不是具体做法 系统、工程、实践 1.模型 VS 系统 模型与系统的关系。 2.系统鸟瞰 机器学习系统生态鸟瞰 3.系统核心组件 机器学习系统的核心组件，包括样本、特征、训练、预测、评估等 4.工具选择 开发工具、平台的选择，不同工具的特点，以及在不同阶段的作用。 5.系统设计 机器学习系统与传统软件系统的不同，以及如何掌控这种不同。 6.开发流程 从零开始，如何构建一个机器学习系统。

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专家力量：
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西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
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