在人工智能和机器学习方面

通过本模块的学习，学生将深入了解算法分析、高级数据结构和复杂的算法设计技术。学生将通过实际应用、项目工作和理论研究，学习优化计算任务。通过本课程的学习，学生可以高效地解决复杂问题。.

本模块向学员介绍数据挖掘的概念、技术和应用。该模块将涵盖从数据准备和探索到模型构建和评估的整个数据挖掘过程。学员将探索从大型数据集中提取有价值的知识并获得洞察力，以解决现实世界中的业务问题。他们还将获得使用数据挖掘工具和软件的实践经验。.

本模块向学员介绍分析问题组织状况的方法和技巧。他们将学习如何分析业务需求、建立系统模型以及设计满足组织需求的解决方案。他们将接触到技术和组织材料，掌握设计和实施操作系统所需的知识和技能。.

本模块向学生介绍云计算和开发平台的基本概念和基本原理。他们将学习云计算编程技能，在各种平台上设计和开发云计算应用程序。他们将接触到用于配置云的技术、应用云计算解决问题的方法，以及在企业中部署云技术时必须考虑的问题。.

通过本模块，学习者将掌握开发和部署全栈网络应用程序的技能和知识。 它涵盖前端和后端技术，重点是构建动态和安全的网络应用程序。学员将熟练掌握前端和后端开发，包括用户界面（UI）设计、网络开发框架、数据库、服务器端编程和应用程序部署。.

本模块向学员介绍数据科学中使用的基本概念和工具。他们将了解数据科学工作流程，探索数据收集、操作、分析和可视化技术。还将介绍数据科学的伦理考虑因素、政策和立法。本课程还将使学员掌握数据科学应用的基本技能。.

本模块将向学习者介绍机器学习的重要概念以及该领域的重要算法和技术。他们将接触到数据预处理、回归、分类、神经网络、树学习、核方法、聚类、降维、集合方法和大规模 ML。他们将学习如何使用 Python 设计和实施用于数据分析的机器学习和深度学习模型。.

本模块向学生介绍人工神经网络（ANN）的基本概念和应用。他们将获得有关神经网络架构、学习算法和优化技术的理论知识。他们还将掌握使用流行的深度学习库为各种任务构建和训练神经网络的实践技能。.