曙海教學優(yōu)勢
該課程面向企事業(yè)項目實際需要,教學以實用為導向，秉承21年積累的教學品質(zhì)，AI智能編程培訓學習學校以項目實現(xiàn)為導向,老師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。上門/線上/線下皆可,小班面授,互動直播任選.專注技術(shù)培訓,匠心服務,實戰(zhàn)教學。上門/線上/線下皆可,AI智能編程培訓學習學校專家,課程可定制,熱線:4008699035。
大批企業(yè)和曙海
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?一、培訓目標
本培訓旨在使學員掌握AI智能編程的核心技能，包括但不限于機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與實戰(zhàn)應用，能夠獨立開發(fā)AI相關(guān)項目，解決實際問題。
二、培訓對象
對AI智能編程有濃厚興趣的初學者
希望轉(zhuǎn)行至AI領(lǐng)域的專業(yè)人士
計算機科學、軟件工程等相關(guān)專業(yè)的學生
三、培訓內(nèi)容與安排
第一階段：基礎(chǔ)編程與數(shù)學基礎(chǔ)（約2周）
1. 編程基礎(chǔ)
Python編程：Python語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型、控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)、模塊、面向?qū)ο缶幊痰取?/font>
開發(fā)環(huán)境搭建：安裝Python、Jupyter Notebook、常用庫（如NumPy、Pandas、Matplotlib）等。
2. 數(shù)學基礎(chǔ)
線性代數(shù)：向量、矩陣、線性變換、特征值與特征向量等。
概率論與統(tǒng)計學：概率分布、期望、方差、協(xié)方差、假設(shè)檢驗等。
微積分：導數(shù)、積分、梯度、優(yōu)化算法等。
第二階段：機器學習基礎(chǔ)（約3周）
1. 機器學習概述
機器學習定義、分類（監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等）。
機器學習流程：數(shù)據(jù)收集、預處理、特征工程、模型選擇、訓練、評估、部署。
2. 監(jiān)督學習算法
線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡等。
實戰(zhàn)案例：房價預測、垃圾郵件分類等。
3. 無監(jiān)督學習算法
K-means聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）、自編碼器等。
實戰(zhàn)案例：客戶細分、圖像壓縮等。
4. 模型評估與優(yōu)化
評估指標：準確率、召回率、F1分數(shù)、ROC曲線、AUC值等。
優(yōu)化方法：交叉驗證、網(wǎng)格搜索、隨機搜索、正則化、早停等。
第三階段：深度學習進階（約4周）
1. 深度學習基礎(chǔ)
神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)：感知機、多層感知機（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等。
激活函數(shù)、損失函數(shù)、優(yōu)化器（如SGD、Adam）等。
2. 計算機視覺
圖像分類、目標檢測、圖像分割等。
實戰(zhàn)案例：手寫數(shù)字識別、人臉識別、物體檢測等。
3. 自然語言處理
詞嵌入（Word2Vec、GloVe）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在NLP中的應用（如LSTM文本分類）、Transformer模型（如BERT）等。
實戰(zhàn)案例：情感分析、機器翻譯、文本生成等。
4. 深度學習框架
TensorFlow、PyTorch等框架的使用。
實戰(zhàn)項目：使用框架構(gòu)建并訓練深度學習模型。
第四階段：AI項目實戰(zhàn)與部署（約3周）
1. 項目規(guī)劃與設(shè)計
需求分析、數(shù)據(jù)收集與標注、模型選擇與架構(gòu)設(shè)計。
2. 項目開發(fā)
使用所學知識開發(fā)AI項目，如智能客服、推薦系統(tǒng)、自動駕駛模擬等。
團隊協(xié)作與版本控制（Git）。
3. 模型部署與優(yōu)化
模型壓縮、量化、剪枝等優(yōu)化技術(shù)。
部署到服務器、云平臺或移動設(shè)備。
4. 項目展示與答辯
項目成果展示、技術(shù)難點解析、未來改進方向。
