零基础AI全能精品课，人人都能学会，带你从0到1玩转AI

零基础AI全能精品课，人人都能学会，带你从0到1玩转AI

基础认知篇

• AI 概述
  • 课程内容：介绍 AI 的定义、发展历史、不同发展阶段的标志性事件和成果，以及 AI 在当今社会各领域如医疗、交通、教育、娱乐等的广泛应用，让学员对 AI 有全面的宏观认知。
  • 实践作业：让学员收集并分享自己感兴趣领域的 AI 应用案例，制作简单的演示文稿进行展示。
• 数学基础
  • 课程内容：复习和讲解 AI 所需的基础数学知识，包括但不限于线性代数中的向量、矩阵运算，概率论中的基本概率公式、概率分布，以及微积分中的导数、梯度等概念。
  • 实践作业：布置数学练习题，通过实际计算加深对这些数学概念的理解和运用，如计算简单矩阵的乘法、求解概率问题等。
• 编程基础 – Python
  • 课程内容：学习 Python 编程语言的基础语法，如变量、数据类型、控制流、函数、类等；掌握常用的 Python 库，如用于数据处理的 NumPy、Pandas，用于可视化的 Matplotlib 等。
  • 实践作业：完成 Python 基础编程任务，如使用 Python 进行数据读取、处理和简单的可视化展示，编写函数实现特定的数学计算或数据处理功能。

技术原理篇

• 机器学习基础
  • 课程内容：深入讲解机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的区别与应用场景；介绍常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、K-Means 聚类等的原理和算法流程。
  • 实践作业：使用 Scikit-learn 等机器学习库实现简单的机器学习任务，如对鸢尾花数据集进行分类，对波士顿房价数据集进行回归预测，对客户消费数据进行聚类分析，并分析模型的性能指标。
• 深度学习基础
  • 课程内容：讲解深度学习的核心概念，如神经网络的结构、神经元、激活函数、损失函数、优化器等；介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 等的原理和应用场景；
  • 实践作业：使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架搭建简单的神经网络模型，如手写数字识别的 CNN 模型、文本情感分析的 RNN 模型，进行模型训练和评估。

应用实践篇

• 自然语言处理（NLP）应用
  • 课程内容：介绍 NLP 的基本任务和技术，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等；讲解词向量、BERT 等预训练模型的原理和应用；介绍如何使用 NLP 工具包和框架进行文本处理和模型训练。
  • 实践作业：使用 NLTK、AllenNLP 等 NLP 工具包完成文本处理任务，如文本分类、情感分析等；利用预训练模型进行文本生成、知识问答等应用开发。
• 计算机视觉应用
  • 课程内容：讲解计算机视觉的基本概念和任务，如图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等；介绍 OpenCV 等计算机视觉库的使用，以及如何使用深度学习模型进行计算机视觉任务。
  • 实践作业：使用 OpenCV 库进行图像的读取、处理和显示，实现简单的图像滤波、边缘检测等操作；利用深度学习框架训练图像分类或目标检测模型，对自定义图像数据集进行处理和分析。

高级拓展篇

• 生成式 AI
  • 课程内容：深入探讨生成式对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、扩散模型、Transformer 等生成式 AI 的核心技术原理和架构；介绍生成式 AI 在图像生成、文本生成、音频生成等领域的应用和最新研究成果。
  • 实践作业：使用生成式 AI 框架实现图像生成、文本生成等任务，如利用 Stable Diffusion 进行图像创作，利用 ChatGPT 等语言模型进行文本生成和对话系统开发。
• AI 伦理与安全
  • 课程内容：探讨 AI 发展带来的伦理、法律和社会问题，如数据隐私、算法偏见、人工智能的责任和透明度等；介绍 AI 安全的概念和技术，如对抗攻击与防御、模型安全评估等。
  • 实践作业：分析实际 AI 应用中的伦理和安全问题，提出相应的解决方案和建议；进行简单的 AI 模型安全测试和评估实验。

项目实战篇

• 综合项目实践
  • 课程内容：以实际项目为导向，让学员分组完成一个完整的 AI 项目，从项目需求分析、数据收集与预处理、模型选择与训练、到项目部署和优化，全过程实践 AI 开发。项目主题可以包括智能客服聊天机器人、智能安防系统、个性化推荐系统等。
  • 实践作业：每个小组完成项目开发后，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；提交项目报告，包括项目需求分析、技术方案、实验结果、总结与展望等内容