课程目标：

1、机器学习概述

2、KNN

3、线性回归

4、梯度下降

5、决策树

6、朴素贝叶斯

7、KMeans

8、强化学习

9、C语言基础

10、Python转C语言常用工具库

11、C++常用的IDE介绍

12、英飞凌397开发板程序开发基础

课程大纲：

主题	内容
机器学习初步	1、 机器学习概述 2、 KNN 3、 线性回归 4、 梯度下降 5、 KMeans 6、 北京摩拜单车轨迹聚类分析
机器学习和强化学习	1、 决策树 2、 朴素贝叶斯 3、 强化学习
神经网络和C语言基础	1、 VisualStudio的安装和使用 2、 QT的安装和使用 3、 神经网络预测股票实例讲解 4、 Python算法向C语言算法的转化。
算法落地和英飞凌开发板程序开发基础	1、英飞凌开发环境的搭建 2、C语言算法在英飞凌开发板上的落地

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服务优势：
丰富专家资源，精准匹配相关行业，相关项目技术精英，面向用户实际需求，针对性培训或咨询，互动式交流，案例教学，精品小班，实际工程项目经验分享，快捷高效，节省时间与金钱，少走弯路与错路。

专家力量：
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
多年实际项目实践，大型复杂项目实战案例分享，热情，乐于技术分享
针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值

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