02692-python人工智能培訓課程簡章

python人工智能培訓課程簡章12024/1/24目錄課程介紹Python基礎人工智能基礎Python在人工智能中的應用實踐項目與案例分析課程總結(jié)與展望22024/1/2401課程介紹32024/1/2403人才需求增長企業(yè)對掌握Python人工智能技能的人才需求日益增長。01人工智能快速發(fā)展隨著深度學習技術(shù)的突破，人工智能在各個領域的應用迅速擴展。02Python語言優(yōu)勢Python語言簡潔、易讀、易寫，是人工智能領域最常用的編程語言之一。課程背景42024/1/24掌握Python編程基礎學習Python語言的基本語法、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)等基礎知識。深入了解人工智能原理學習神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等人工智能算法的原理和實現(xiàn)。實踐項目經(jīng)驗通過完成實際項目，掌握Python人工智能技術(shù)的實際應用。提升職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)團隊協(xié)作能力、溝通能力和解決問題的能力。課程目標52024/1/24Python編程基礎包括Python語言基礎、數(shù)據(jù)類型、控制流、函數(shù)、面向?qū)ο缶幊痰?。?shù)學基礎包括線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等，為后續(xù)的人工智能學習打下基礎。機器學習基礎介紹機器學習基本概念、算法和應用場景，包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹等。課程內(nèi)容03020162024/1/24深入講解神經(jīng)網(wǎng)絡原理、優(yōu)化算法和深度學習框架TensorFlow的使用。深度學習基礎自然語言處理計算機視覺實踐項目介紹自然語言處理的基本任務和方法，包括文本分類、情感分析等。講解計算機視覺的基本原理和常見應用，如圖像分類、目標檢測等。學員將分組完成一個實際項目，應用所學知識解決實際問題。課程內(nèi)容72024/1/2402Python基礎82024/1/24Python的特點與優(yōu)勢解釋Python語言簡潔、易讀、可擴展等特點，以及在人工智能、數(shù)據(jù)分析等領域的優(yōu)勢。Python的安裝與配置提供Python的安裝教程，包括下載、安裝、配置環(huán)境變量等步驟。Python的起源與發(fā)展介紹Python的創(chuàng)始人、發(fā)展歷程以及應用領域。Python語言概述92024/1/24123講解Python中的變量概念、命名規(guī)則以及常見的數(shù)據(jù)類型，如整數(shù)、浮點數(shù)、字符串等。變量與數(shù)據(jù)類型介紹Python中的算術(shù)運算符、比較運算符、邏輯運算符等，以及運算符的優(yōu)先級和結(jié)合性。運算符與表達式詳細解釋Python中的條件語句（if-else）、循環(huán)語句（for、while）以及異常處理語句（try-except）的使用方法和注意事項?？刂屏髡Z句Python基礎語法102024/1/24Python數(shù)據(jù)類型列表（List）介紹Python中的列表數(shù)據(jù)類型，包括列表的創(chuàng)建、訪問、修改、刪除等操作，以及列表的切片、循環(huán)遍歷等高級用法。元組（Tuple）講解Python中的元組數(shù)據(jù)類型，包括元組的創(chuàng)建、訪問、修改等操作，以及元組與列表的區(qū)別和聯(lián)系。字典（Dictionary）詳細介紹Python中的字典數(shù)據(jù)類型，包括字典的創(chuàng)建、訪問、修改、刪除等操作，以及字典的遍歷、排序等高級用法。集合（Set）介紹Python中的集合數(shù)據(jù)類型，包括集合的創(chuàng)建、訪問、修改等操作，以及集合的交集、并集、差集等運算。112024/1/24深入講解Python中的條件語句，包括if語句、if-else語句、if-elif-else語句等，以及條件語句的嵌套使用。條件語句詳細介紹Python中的循環(huán)語句，包括for循環(huán)和while循環(huán)，以及循環(huán)中的break和continue語句的使用方法和注意事項。循環(huán)語句講解Python中的異常處理機制，包括try-except語句、try-except-finally語句等，以及自定義異常和異常的傳播。異常處理Python控制流122024/1/2403人工智能基礎132024/1/24人工智能概述010203人工智能的應用領域與前景人工智能的技術(shù)架構(gòu)與生態(tài)系統(tǒng)人工智能的定義與發(fā)展歷程142024/1/24機器學習基礎01機器學習的概念與原理02監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等機器學習方法的原理與應用數(shù)據(jù)預處理、特征提取和模型評估等機器學習實踐技巧03152024/1/24010203深度學習的概念與原理神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)與優(yōu)化算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和生成對抗網(wǎng)絡等深度學習模型的原理與應用深度學習基礎162024/1/24常用算法與模型01線性回歸、邏輯回歸、決策樹和隨機森林等常用機器學習算法的原理與應用02支持向量機、K近鄰和樸素貝葉斯等經(jīng)典機器學習模型的原理與應用03目標檢測、圖像分割和自然語言處理等深度學習應用場景中的常用算法與模型172024/1/2404Python在人工智能中的應用182024/1/24使用Python處理缺失值、異常值和重復值等，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗通過Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)標準化和歸一化等操作。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換利用Python的matplotlib、seaborn等庫進行數(shù)據(jù)可視化展示。數(shù)據(jù)可視化運用Python進行描述性統(tǒng)計、相關(guān)性分析、回歸分析等。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理與分析192024/1/24ABCD監(jiān)督學習使用Python實現(xiàn)線性回歸、邏輯回歸、支持向量機（SVM）、決策樹等算法。強化學習運用Python實現(xiàn)Q-learning、SARSA、DeepQ-network（DQN）等強化學習算法。模型評估與優(yōu)化利用Python進行模型性能評估，如準確率、召回率、F1分數(shù)等，以及模型參數(shù)調(diào)優(yōu)和集成學習方法。無監(jiān)督學習通過Python實現(xiàn)K-means聚類、層次聚類、DBSCAN等聚類算法，以及主成分分析（PCA）、t-SNE等降維算法。機器學習算法實現(xiàn)202024/1/24卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）通過Python實現(xiàn)圖像分類、目標檢測等任務，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet等經(jīng)典網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。深度學習框架介紹并使用TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架進行模型構(gòu)建和訓練。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）運用Python處理序列數(shù)據(jù)，如文本分類、情感分析等，包括LSTM、GRU等變體。神經(jīng)網(wǎng)絡基礎使用Python實現(xiàn)感知機、多層感知機（MLP）、反向傳播算法等。深度學習算法實現(xiàn)212024/1/24自然語言處理（NLP）使用Python進行文本預處理、詞法分析、句法分析等操作，以及實現(xiàn)情感分析、機器翻譯等任務。圖像識別通過Python實現(xiàn)圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務，包括經(jīng)典的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和算法，如RCNN系列、YOLO系列、SSD等。計算機視覺庫介紹并使用OpenCV等計算機視覺庫進行圖像處理和分析。自然語言處理與圖像識別222024/1/2405實踐項目與案例分析232024/1/24數(shù)據(jù)清洗與預處理使用pandas庫進行數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、缺失值處理等。數(shù)據(jù)可視化利用matplotlib、seaborn等庫進行數(shù)據(jù)可視化，包括折線圖、柱狀圖、散點圖、熱力圖等。數(shù)據(jù)分析運用統(tǒng)計學方法對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計、相關(guān)性分析、回歸分析等。項目一242024/1/24機器學習基礎掌握機器學習基本概念、原理及常用算法。模型評估與優(yōu)化運用交叉驗證、網(wǎng)格搜索等方法對模型進行評估與優(yōu)化。算法實現(xiàn)使用scikit-learn庫實現(xiàn)線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林等算法。項目二252024/1/24算法實現(xiàn)使用TensorFlow或PyTorch框架實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等算法。模型訓練與調(diào)優(yōu)運用梯度下降、反向傳播等方法進行模型訓練，通過調(diào)整超參數(shù)對模型進行優(yōu)化。深度學習基礎了解深度學習基本原理及常用模型結(jié)構(gòu)。項目三262024/1/24掌握自然語言處理基本概念、原理及常用技術(shù)。自然語言處理基礎使用OpenCV、PIL等庫進行圖像處理，運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等算法實現(xiàn)圖像分類與目標檢測任務。圖像分類與目標檢測運用分詞、詞性標注、命名實體識別等技術(shù)對文本進行處理與分析。文本處理與分析了解圖像識別基本原理及常用算法。圖像識別基礎項目四：自然語言處理與圖像識別應用案例272024/1/2406課程總結(jié)與展望282024/1/24人工智能算法理解學員深入了解了機器學習、深度學習等人工智能算法的原理和應用。實戰(zhàn)技能提升通過多個實戰(zhàn)項目，學員掌握了如何使用Python實現(xiàn)人工智能應用，如圖像識別、自然語言處理等?；A知識掌握學員通過本課程的學習，掌握了Python編程語言的基礎語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)等知識點。課程總結(jié)292024/1/24人工智能與大數(shù)據(jù)融合01隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能將在數(shù)據(jù)處理和分析方面發(fā)揮更大作用，Python作為數(shù)據(jù)處理的重要工具，其地位將更加重要。人工智