deepSeek人工智能大模型技术实践案例

第一部分：人工智能基础 人工智能概述 人工智能的定义与发展历程 人工智能的主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等） 人工智能的应用领域（计算机视觉、语音识别、自动驾驶等） 数学基础 线性代数（矩阵运算、特征值与特征向量） 概率论与统计（概率分布、贝叶斯定理） 微积分（导数、梯度、优化问题） Python 编程与数据处理 Python 基础语法 NumPy、Pandas 数据处理 Matplotlib、Seaborn 数据可视化 第二部分：机器学习 机器学习基础 机器学习的定义与分类（监督学习、无监督学习、强化学习） 机器学习工作流程（数据预处理、模型训练、评估与优化） 经典机器学习算法 线性回归与逻辑回归 决策树与随机森林 支持向量机（SVM） K-均值聚类与主成分分析（PCA） 模型评估与优化 交叉验证与超参数调优 模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1 分数） 过拟合与欠拟合问题 实战项目 房价预测（回归问题） 手写数字识别（分类问题） 客户分群（聚类问题） 第三部分：深度学习 深度学习基础 神经网络的基本结构（输入层、隐藏层、输出层） 激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh） 损失函数与梯度下降 深度学习框架 TensorFlow 与 Keras 基础 PyTorch 基础 卷积神经网络（CNN） CNN 的基本结构（卷积层、池化层、全连接层） CNN 在图像分类中的应用 实战项目：图像分类（CIFAR-10 数据集） 循环神经网络（RNN） RNN 的基本结构 LSTM 与 GRU 实战项目：文本生成 生成对抗网络（GAN） GAN 的基本原理 实战项目：生成手写数字图像 第四部分：自然语言处理（NLP） NLP 基础 文本预处理（分词、去停用词、词干提取） 词袋模型与 TF-IDF 词嵌入（Word2Vec、GloVe） Transformer 与 BERT Transformer 的基本结构 BERT 的原理与应用 实战项目：文本分类 实战项目 情感分析 机器翻译 问答系统 第五部分：计算机视觉 计算机视觉基础 图像处理基础（灰度化、滤波、边缘检测） 图像特征提取（SIFT、HOG） 目标检测与分割 YOLO 与 Faster R-CNN 语义分割与实例分割 实战项目：目标检测 实战项目 人脸识别 图像风格迁移 视频分析 第六部分：强化学习 强化学习基础 强化学习的定义与基本概念（状态、动作、奖励） Q-Learning 与 Deep Q-Network（DQN） 实战项目 游戏 AI（如 Flappy Bird、CartPole） 机器人控制 第七部分：AI 工具与部署 AI 开发工具 Jupyter Notebook 使用 Git 与 GitHub 版本控制 模型部署 Flask/Django 部署机器学习模型 TensorFlow Serving 与 ONNX 云平台部署（AWS、Google Cloud、Azure） 实战项目 部署一个图像分类 API 部署一个聊天机器人 第八部分：AI 伦理与未来 AI 伦理 数据隐私与安全 AI 的偏见与公平性 AI 的社会影响 AI 的未来 人工智能的最新研究趋势 人工智能与人类的关系 课程特色 理论与实践结合：每个模块都包含理论讲解与实战项目。 项目驱动：通过实际项目帮助学员掌握技能。 工具与框架：涵盖主流 AI 工具与框架（TensorFlow、PyTorch 等）。 行业应用：结合行业案例，帮助学员理解 AI 的实际应用。 适合人群 对人工智能感兴趣的初学者 希望转行 AI 领域的开发者 需要提升 AI 技能的数据分析师、工程师 学习成果 掌握人工智能的核心概念与算法。 能够独立完成机器学习与深度学习项目。 具备部署 AI 模型的能力。 理解 AI 的伦理问题与未来发展趋势。 目前先讲解实践案例。