从入门到精通AI实操课，学会AI，拥抱AI时代

从入门到精通AI实操课，学会AI，拥抱AI时代

入门基础篇

• AI 基础概念
  • 课程内容：介绍 AI 的定义、发展历程、主要应用领域以及在当今社会中的重要性和影响力，让学员对 AI 有一个全面的宏观认识。例如，通过展示 AI 在医疗影像诊断、自动驾驶、智能语音助手等领域的实际应用案例，让学员直观感受 AI 的魅力。
  • 实践作业：让学员收集并分享自己身边的 AI 应用实例，加深对 AI 应用场景的理解。
• 数学基础
  • 课程内容：讲解线性代数中的矩阵运算、向量空间，概率论中的概率分布、条件概率、贝叶斯定理，微积分中的导数、积分、梯度下降等 AI 所需的核心数学知识。
  • 实践作业：布置一些与矩阵运算、概率计算、梯度下降求解相关的数学练习题，帮助学员巩固所学知识。
• 编程基础 – Python
  • 课程内容：学习 Python 的基本语法，包括数据类型、控制流、函数、模块等；掌握常用的数据处理库如 NumPy、Pandas，以及可视化工具 Matplotlib、Seaborn。
  • 实践作业：安排学员使用 Python 进行数据处理和简单的可视化任务，如读取一个数据集并绘制数据的统计图表。

机器学习篇

• 机器学习基础
  • 课程内容：详细介绍监督学习中的分类和回归问题，无监督学习中的聚类、降维等算法，以及强化学习的基本概念和原理。以垃圾邮件识别讲解分类，以房价预测介绍回归，以客户分群说明聚类。
  • 实践作业：使用 Scikit-Learn 等机器学习库完成简单的分类和聚类任务，如对鸢尾花数据集进行分类，对客户消费数据进行聚类分析。
• 机器学习算法
  • 课程内容：深入讲解线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）等经典机器学习算法的原理、模型训练和预测过程。
  • 实践作业：让学员自己实现简单的线性回归和逻辑回归算法，并与 Scikit-Learn 库中的实现进行对比，分析结果差异。
• 模型评估与调优
  • 课程内容：学习交叉验证、准确率、精度、召回率、F1 分数、AUC 等模型评估指标，以及 Grid Search、Random Search 等超参数调优方法，了解如何防止过拟合与欠拟合。
  • 实践作业：在完成一个机器学习项目后，使用不同的评估指标对模型进行评估，并通过超参数调优来提升模型性能。

深度学习篇

• 深度学习基础
  • 课程内容：讲解神经网络的基本结构，包括神经元、激活函数、损失函数等；介绍前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等经典深度学习架构。
  • 实践作业：使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架搭建一个简单的前馈神经网络，对 MNIST 手写数字数据集进行分类。
• 深度学习进阶
  • 课程内容：深入探讨深度学习在计算机视觉和自然语言处理领域的应用，如图像识别、物体检测、图像分割、词嵌入、情感分析、Transformer 模型等。
  • 实践作业：利用预训练的深度学习模型进行图像分类和文本情感分析任务，并尝试对模型进行微调以适应特定的数据集。

项目实战篇

• 综合项目实践
  • 课程内容：选择一些具有代表性的 AI 项目，如构建一个简单的智能客服聊天机器人、基于 AI 的商品推荐系统、图像风格转换应用等，带领学员从项目需求分析、数据收集与预处理、模型选择与训练、到最终的项目部署和优化，全过程实践 AI 开发。
  • 实践作业：学员分组完成一个完整的 AI 项目，并进行项目展示和答辩，分享项目经验和遇到的问题及解决方法。
• 前沿技术与发展趋势
  • 课程内容：介绍 AI 领域的最新研究成果和前沿技术，如生成式对抗网络（GAN）的新应用、强化学习在机器人控制中的进展、AI 与其他领域的交叉融合趋势等；探讨 AI 在未来可能面临的挑战和机遇。
  • 实践作业：要求学员阅读并分析一篇最新的 AI 研究论文，撰写论文阅读报告，培养学员对前沿技术的理解和研究能力