课程大纲

通用人工智能简介

  • 什么是AI?它的应用领域有哪些?
  • AI vs. 机器学习 vs. 深度学习
  • 流行的工具和平台

Python在AI中的应用

  • Python基础知识复习
  • 使用Jupyter Notebook
  • 安装和管理库

数据处理

  • 数据准备和清理
  • 使用Pandas和NumPy
  • 使用Matplotlib和Seaborn进行可视化

机器学习基础

  • 监督学习 vs. 无监督学习
  • 分类、回归和聚类
  • 模型训练、验证和测试

神经网络和深度学习

  • 神经网络架构
  • 使用TensorFlow或PyTorch
  • 构建和训练模型

自然语言处理和计算机视觉

  • 文本分类和情感分析
  • 图像识别基础
  • 预训练模型和迁移学习

在应用中部署AI

  • 保存和加载模型
  • 在API或Web应用中使用AI模型
  • 测试和维护的最佳实践

总结与下一步

要求

  • 了解编程逻辑和结构。
  • 具备Python或类似高级编程语言的经验。
  • 基本熟悉算法和数据结构。

受众

  • IT系统专业人员。
  • 希望集成AI的软件开发人员。
  • 探索AI解决方案的工程师和技术经理。
 40 小时

客户评论 (1)

即将举行的公开课程

课程分类