人工智能课程：从Python到深度学习实战

"人工智能课程体系及项目实战【精选】整理版.docx" 这是一份详尽的人工智能课程体系文档，涵盖了从基础知识到项目实战的关键技术。课程主要围绕机器学习展开，通过Python作为编程工具，结合相关数据处理和可视化库进行教学。 在Python基础与科学计算库numpy部分，学员将学习Python语言基础，包括数据结构如列表、字典和元组，以及Numpy库的使用，如数组操作、矩阵操作和排序。这为后续的数据处理打下了坚实的基础。 接下来，课程深入到数据分析处理库Pandas和数据可视化库Matplotlib。学员会掌握如何读取和展示数据，进行数值计算和预处理，以及如何使用Pandas的Series和数据索引。在可视化方面，不仅会绘制基本的图表，还会进行复杂的数据分析可视化。 在回归算法部分，课程介绍了有监督学习中的线性和逻辑回归，包括算法原理、实现以及梯度下降法。此外，还有针对信用卡欺诈检测的案例，涉及到样本不平衡问题的解决方案，如下采样、正则化和SMOTE算法。 决策树与随机森林是课程的另一重点。学员将理解熵、信息增益的概念，学习ID3、C4.5算法，以及决策树的剪枝策略。随机森林的原理和特征重要性选择也会被详细讲解。 Kaggle机器学习实战中，以泰坦尼克船员获救预测为例，学员会实践数据预处理、模型比较，学习GBDT（梯度提升决策树）的构造原理，并探索级联模型的应用。 支持向量机（SVM）课程讲解了线性SVM、核变换和多类别分类问题。而神经网络模型部分则涵盖了前向传播、反向传播、激活函数和神经网络结构，为理解深度学习铺平道路。其中，mnist手写字体识别的实战环节让学员实际操作Tensorflow构建和训练卷积神经网络（CNN）。 最后，课程还涉及了聚类算法，如k-means和DBSCAN，以及集成算法，展示了多样化的机器学习方法。 这个课程体系全面地覆盖了机器学习的多个重要领域，适合初学者和有一定基础的学习者提升技能，通过理论与实践的结合，深入理解并应用人工智能技术。