| 技术领域 | 教学内容 | 实战案例 |
|---|---|---|
| 机器学习 | 30+算法推导与工程实现 | 电商用户行为分析模型 |
| Spark框架 | MLlib分布式计算实践 | 金融风控实时计算系统 |
| 深度学习 | CNN/RNN/GAN网络架构 | 医疗影像识别系统 |
从梯度下降法到反向传播机制，通过手写公式推导帮助学员建立完整的数学建模思维，特别加强决策树算法、支持向量机等核心算法的变体研究。
基于TensorFlow框架开发智能推荐系统，使用Keras构建图像识别引擎，结合Caffe实现自然语言处理模块，所有项目均采用企业真实开发环境配置。
阶段重点突破Python数据处理与特征工程能力，中期强化Spark分布式计算框架的应用，后期深度学习框架的工程化部署，最终通过完整项目链路培养全栈开发能力。
