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课程大纲
AI 和 ML 简介
- AI 和 ML 概念概述
- 数据收集和预处理
- AI 的 Python 简介
Data Analysis 和可视化
- 探索性数据分析
- 数据可视化技术
- 机器学习的统计基础
Machine Learning 楷模
- 监督学习算法
- 无监督学习算法
- 模型评估和选择
Deep Learning 和 Neural Networks
- 神经网络基础
- 卷积神经网络 （CNN）
- 递归神经网络 （RNN）
Natural Language Processing (NLP)
- 文本处理和特征提取
- 情感分析和文本分类
- 语言模型和聊天机器人
Computer 愿景
- 图像处理基础知识
- 目标检测和图像分类
- 计算机视觉高级主题
部署和扩展
- AI 应用部署策略
- 扩展 AI 应用程序
- 监控和维护人工智能系统
人工智能的伦理与未来
- 人工智能中的伦理考量
- 人工智能政策和法规
- AI 和 ML 的未来趋势
实验室项目
- 开发小规模智能应用
- 使用真实世界的数据集
- 在小组项目上进行协作以解决与行业相关的问题
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本编程概念
- 具有 Python 和基本数据科学技术的经验
- 熟悉核心 AI 和 ML 原则
观众
- 人工智能专业人士
- 软件开发人员
- 数据分析师
28 小时
