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人工智能基础课程代码2140培训课时30课时,5天


课程介绍

本课程介绍了人工智能程序的基本原理,从统计学等数理基础开始,介绍人工智能程序的开发流程,工具和使用框架。本课程从Python语言基础开始,介绍从深度学习到机器学习的基本使用方法。本课程是其他人工智能开发课程的入门课


课程大纲

第一章 AI技术概述

 人工智能技术的过去、现在与未来

 人工智能产业发展全貌

 各国人工智能发展战略规划

 人工智能时代的公平与正义

 人工智能时代的人机关系

 人工智能治理

 畅想未来的人工智能社会


第二章 Python语言基础

 介绍

 列表和元组

 字符串

 字典

 条件、循环语句

 函数

 面向对象编程

 日期和时间

 正则表达式

 文件操作


第三章 AI中的数学基础知识

 线性代数概述

 概率与信息论概述

 数值计算概述


第四章:机器学习概述

 机器学习概述

 学习算法

 生成学习算法

 K邻算法

 主成分分析法

 监督学习算法

 无监督学习算法

 随机梯度下降

 构建机器学习算法


第五章 机器学习框架TensorFlow 介绍

 TensorFlow 是做什么的

 TensorFlow 的特点

 TensorFlow 各模块介绍

 其它深度学习框架介绍

 搭建开发环境

 了解TensorFlow 开发的基本步骤

   定义 TensorFlow 输入节点

   定义“学习参数” 的变量

   定义 “运算”

   优化函数,优化目标

   初始化所有变量

   迭代更新参数到最优解

   测试模型

   使用模型


第六章 深度学习预备知识和深度学习概览

   深度学习的发展

   深度学习概览

   深度前馈网络

   深度学习中的正则化

   深度模型中的优化

   卷积网络

   序列建模:循环和递归网络

   实践方法论


第七章 机器学习应用实践

   计算机视觉

   语音识别

   自然语言处理


学员基础

参加这门课程的学员,需要具备如下基础:

Python语言编程知识/参加过Python语言基础课程培训或

大学工理科毕业/具备基本的高等数据基本知识

了解数据处理过程

了解数据建模的概念



课程目标

学完本课程后,学员可以:

了解完整的人工智能课程学习路径。

学习在人工智能程序中应用到的数学知识

了解深度学习的概念和基础。

学习使用TensorFlow框架建立机器学习程序




结业-开启新起点

在线试听

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