人工智能课程:从Python到深度学习实战
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"人工智能课程体系与项目实战" 本课程体系涵盖了人工智能领域的多个重要方面,旨在提供一个全面的学习路径,包括基础知识、关键算法以及实战项目。以下是各课内容的详细阐述: 1. 机器学习课程大纲: - Python基础与科学计算库numpy:讲解Python语言基础,如数据结构(列表、字典、元组),介绍Numpy库用于科学计算,涵盖数组操作、矩阵基本操作、初始化、排序和索引。 2. 数据分析处理库与数据可视化库: - Pandas与Matplotlib:介绍Pandas用于数据读取、计算、预处理和数据可视化的功能,如数据索引、Series数据结构、自定义函数、Matplotlib的图形绘制,包括折线图、条形图、直方图和四分图。 3. 回归算法: - 线性回归与逻辑回归:探讨机器学习任务,区分有监督和无监督学习,详细讲解线性回归和逻辑回归的原理,包括梯度下降算法的实战应用。 4. 案例实战:信用卡欺诈检测: - 样本不平衡问题:针对实际问题,讨论如何处理样本不平衡,如下采样、上采样(SMOTE算法)和正则化参数选择,以及构建逻辑回归模型。 5. 决策树与随机森林: - 熵、信息增益与随机森林:深入理解熵和信息增益的概念,介绍决策树(ID3, C4.5)的构造,讨论决策树剪枝和随机森林算法,以及特征重要性的评估。 6. Kaggle机器学习案例实战: - 泰坦尼克生存预测:使用pandas进行数据预处理,对比不同模型(如回归模型与随机森林),介绍GBDT(梯度提升决策树)的构造原理,特征选择和级联模型的应用。 7. 支持向量机算法: - SVM理论与实践:介绍SVM解决分类问题,讲解线性SVM、对偶问题、核变换和soft SVM,以及处理多类别分类的方法。 8. 神经网络模型: - 深度学习基础:阐述神经网络的前向传播和反向传播,讨论激活函数和网络结构,深入探讨神经网络的细节及其性能表现。 9. mnist手写字体识别: - 深度学习框架Tensorflow与CNN:介绍Tensorflow,讲解卷积神经网络(CNN)的基本结构,构建CNN网络,并通过迭代优化进行模型训练。 10. 聚类与集成算法: - 聚类算法:探讨k-means、DBSCAN等聚类方法,这些是无监督学习中的重要工具,用于数据的分组和模式发现。 整个课程设计旨在让学生从基础到高级,逐步掌握人工智能的关键技术和实践技能,通过实际项目加深理解,培养解决问题的能力。通过学习,学员将能够运用所学知识在真实场景中进行数据处理、模型构建和预测分析,为未来在AI领域的发展奠定坚实基础。
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