?一、培訓(xùn)目標(biāo)
本培訓(xùn)旨在使學(xué)員掌握AI智能編程的核心技能，包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，能夠獨(dú)立開發(fā)AI相關(guān)項(xiàng)目，解決實(shí)際問題。
二、培訓(xùn)對(duì)象
對(duì)AI智能編程有濃厚興趣的初學(xué)者
希望轉(zhuǎn)行至AI領(lǐng)域的專業(yè)人士
計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程等相關(guān)專業(yè)的學(xué)生
三、培訓(xùn)內(nèi)容與安排
第一階段：基礎(chǔ)編程與數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（約2周）
1. 編程基礎(chǔ)
Python編程：Python語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型、控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)、模塊、面向?qū)ο缶幊痰取?/font>
開發(fā)環(huán)境搭建：安裝Python、Jupyter Notebook、常用庫（如NumPy、Pandas、Matplotlib）等。
2. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
線性代數(shù)：向量、矩陣、線性變換、特征值與特征向量等。
概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)：概率分布、期望、方差、協(xié)方差、假設(shè)檢驗(yàn)等。
微積分：導(dǎo)數(shù)、積分、梯度、優(yōu)化算法等。
第二階段：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)（約3周）
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)概述
機(jī)器學(xué)習(xí)定義、分類（監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）。
機(jī)器學(xué)習(xí)流程：數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、特征工程、模型選擇、訓(xùn)練、評(píng)估、部署。
2. 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
實(shí)戰(zhàn)案例：房價(jià)預(yù)測、垃圾郵件分類等。
3. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
K-means聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）、自編碼器等。
實(shí)戰(zhàn)案例：客戶細(xì)分、圖像壓縮等。
4. 模型評(píng)估與優(yōu)化
評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、ROC曲線、AUC值等。
優(yōu)化方法：交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、正則化、早停等。
第三階段：深度學(xué)習(xí)進(jìn)階（約4周）
1. 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：感知機(jī)、多層感知機(jī)（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等。
激活函數(shù)、損失函數(shù)、優(yōu)化器（如SGD、Adam）等。
2. 計(jì)算機(jī)視覺
圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割等。
實(shí)戰(zhàn)案例：手寫數(shù)字識(shí)別、人臉識(shí)別、物體檢測等。
3. 自然語言處理
詞嵌入（Word2Vec、GloVe）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在NLP中的應(yīng)用（如LSTM文本分類）、Transformer模型（如BERT）等。
實(shí)戰(zhàn)案例：情感分析、機(jī)器翻譯、文本生成等。
4. 深度學(xué)習(xí)框架
TensorFlow、PyTorch等框架的使用。
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：使用框架構(gòu)建并訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。
第四階段：AI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與部署（約3周）
1. 項(xiàng)目規(guī)劃與設(shè)計(jì)
需求分析、數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注、模型選擇與架構(gòu)設(shè)計(jì)。
2. 項(xiàng)目開發(fā)
使用所學(xué)知識(shí)開發(fā)AI項(xiàng)目，如智能客服、推薦系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛模擬等。
團(tuán)隊(duì)協(xié)作與版本控制（Git）。
3. 模型部署與優(yōu)化
模型壓縮、量化、剪枝等優(yōu)化技術(shù)。
部署到服務(wù)器、云平臺(tái)或移動(dòng)設(shè)備。
4. 項(xiàng)目展示與答辯
項(xiàng)目成果展示、技術(shù)難點(diǎn)解析、未來改進(jìn)方向。
