热身赛总结_deepSeek人工智能大模型技术实践案例-CSDN在线视频培训

课时介绍

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课程介绍

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。