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课程大纲
人工智能简介
- 人工智能的历史
- 定义和术语
- 人工智能与人类智能
- 未来趋势和潜力
Machine Learning 基础知识
- 机器学习的类型:有监督的、无监督的、强化的
- 关键 ML 算法
- 机器学习工作流程:从数据收集到模型评估
Data Management
- 数据收集技术
- 数据清理和预处理
- 数据分析和可视化
人工智能在实践中
- 人工智能应用案例研究
- 行业特定的 AI 解决方案
- 消费品中的人工智能
伦理考量
- 人工智能和工作岗位流离失所
- 人工智能中的偏见和公平性
- 隐私和安全问题
- 人工智能伦理的未来
实验室项目
- Python 编程作业
- 使用真实数据集的数据分析项目
- 开发简单的 ML 模型
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本编程概念
- 具有 Python 编程经验
- 熟悉基础统计学和数学
观众
- IT 专业人员
14 小时