基于Python的人工智能和机器学习
案例介绍
选择适合的AI人工智能算法、ML机器学习算法、特别是DL深度学习算法解决实际问题。
从原始数据开始，过滤、清洗、处理、转换、建模、挖掘、分析、预测，以及分析结果的展现和分析报表的开发（ETL、OLAP、Data Mining、Reports）。
通过大数据工具(如Hive、HBase、Zeppelin、Kylin、Spark SQL等)访问处理大数据。
我接触人工智能是因为人工智能大量参与了IC设计和验证，而不仅仅是现在。 几年前，当我对IC设计的图论研究感兴趣时，一些人工智能技术和算法被用于优化图算法的设计。 现在IC和IP核验证严重依赖一些人工智能技术来改进验证和设计流程。
我的数据科学和人工智能专业知识涵盖的领域比上述领域广泛得多。
基于Python的人工智能和机器学习
案例介绍
探索AI（人工智能）、大数据分析和数据挖掘技术，利用Python技术进行微调分析和优化。
选择适合的AI人工智能算法、ML机器学习算法、特别是DL深度学习算法解决实际问题。
从原始数据开始，过滤、清洗、处理、转换、建模、挖掘、分析、预测，以及分析结果的展现和分析报表的开发（ETL、OLAP、Data Mining、Reports）。
通过大数据工具(如Hive、HBase、Zeppelin、Kylin、Spark SQL等)访问处理大数据。
我接触人工智能是因为人工智能大量参与了IC设计和验证，而不仅仅是现在。 几年前，当我对IC设计的图论研究感兴趣时，一些人工智能技术和算法被用于优化图算法的设计。 现在IC和IP核验证严重依赖一些人工智能技术来改进验证和设计流程。
我的数据科学和人工智能专业知识涵盖的领域比上述领域广泛得多。
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