人工智能课程：从基础到实战

"人工智能课程体系及项目实战.pdf" 本课程涵盖了人工智能领域的多个重要知识点，包括机械学习、数据分析、可视化、预测模型、决策树、随机丛林、支持向量机、神经网络以及聚类和集成算法。以下是详细说明： 1. Python基础与科学计算库numpy： - Python是数据科学领域广泛使用的编程语言，基础包括变量、控制流、函数等。 - 数据结构如列表、字典和元组是Python中存储和操作数据的基础。 - Numpy是Python中的科学计算库，提供高效处理大型多维数组和矩阵的功能。 2. 数据分析与可视化： - 数据读取和显示是数据分析的第一步，通常使用pandas库进行。 - numpy和pandas库用于样本数值计算，包括排序和预处置，如缺失值处理。 - Matplotlib库用于数据可视化，包括折线图、条形图、直方图和四分图，帮助理解数据分布和趋势。 3. 回归算法： - 机械学习中的回归任务涉及预测连续变量。 - 线性和逻辑回归是基础的回归算法，线性回归用于连续输出，逻辑回归用于二分类问题。 - 梯度下降算法常用于优化回归模型的权重。 4. 案例实战：信用卡敲诈检测： - 实际项目中，样本不平衡问题需要通过下采样或过采样（如SMOTE）来解决。 - 逻辑回归模型用于构建预测模型，正则化参数选择对模型性能至关重要。 5. 决策树与随机丛林： - 决策树基于熵和信息增益选择最佳划分特征，用于分类和回归。 - 随机丛林通过集成多个决策树来提高预测准确性，并能评估特征重要性。 6. Kaggle案例实战： - Kaggle是数据科学竞赛平台，本课程用泰坦尼克生存预测作为案例。 - 使用pandas预处置数据，scikit-learn库构建模型，如线性回归和随机丛林。 - 级联模型用于结合多个模型，提升整体预测性能。 7. 支持向量机（SVM）： - SVM是二分类和多分类的强大工具，通过构建最大边界实现分类。 - 核方法允许SVM处理非线性问题，支持向量是模型的关键部分。 8. 神经网络模型： - 深度学习的基础，包括前向传播和反向传播，用于计算损失和更新权重。 - 激活函数如ReLU、sigmoid等引入非线性，使网络能够学习复杂模式。 - CNN用于图像识别，例如在MNIST手写数字识别中，通过卷积和池化操作提取特征。 9. 聚类与集成算法： - 聚类算法如k-means用于发现数据的自然群组，DBSCAN适用于发现任意形状的聚类。 - 集成算法如随机丛林通过组合多个弱预测器构建强预测模型。 10. 人机对话系统： - 人机对话系统是AI的重要应用，涉及自然语言处理和对话管理。 这些课程不仅覆盖理论，还包含实际项目，如科比职业生涯数据分析、员工离职预测等，旨在培养学生的实战能力，使他们能够运用所学解决真实世界的人工智能问题。