在数字化浪潮席卷全球的背景下，掌握机器学习与数据科学的核心技术已成为职业发展的关键。本课程从基础算法延伸至深度学习前沿，通过梯度下降、决策树等经典算法的对比分析，结合卷积神经网络等新技术实践，构建完整的技术知识体系。
| 技术领域 | 核心内容 | 实践工具 |
|---|---|---|
| 监督式学习 | K近邻算法/支持向量机 | Scikit-learn |
| 深度学习 | 卷积神经网络/递归神经网络 | TensorFlow 2.0 |
| 数据处理 | 特征工程/降维技术 | Pandas/Numpy |
通过梯度提升决策树（GBDT）与深度神经网络的对比实践，使学员能够：
每周2次导师答疑，针对学员的TensorFlow应用难点进行专项突破
基于真实医疗/金融数据的模型构建，完成8个行业级项目开发
