人工智能课程体系与项目实战教程文件
人工智能专业课程体系
人工智能专业课程体系1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够执行像人类一样智能行为的学科。
近年来，随着计算机性能的提升和大数据技术的发展，人工智能在各个领域得到了广泛的应用。
为了满足对人工智能人才的需求，许多高校和培训机构开设了人工智能相关的专业课程。
本文将介绍一套完整的人工智能专业课程体系，以帮助学习者全面了解和掌握人工智能领域的知识和技能。
2. 课程体系概述人工智能专业课程体系主要包括以下几个方面的内容： - 数学基础知识：线性代数、概率论与数理统计等数学基础知识对于理解和应用人工智能技术至关重要。
- 编程基础知识：Python编程语言是人工智能领域最常用的编程语言，学习Python语言基础是进入人工智能领域的重要第一步。
- 机器学习：机器学习是人工智能领域的核心技术之一，通过构建模型和算法，使计算机能够从数据中学习和实现预测、分类、聚类等任务。
- 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过神经网络模型和大规模数据的训练，实现复杂任务的自动化。
- 自然语言处理：自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类自然语言的技术，包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
- 计算机视觉：计算机视觉是研究计算机如何理解和处理图像和视频的技术，包括目标检测、图像识别、人脸识别等任务。
3. 课程内容详细介绍3.1 数学基础知识•线性代数：向量、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量等基本概念和操作。
•概率论与数理统计：概率、随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等基本理论和方法。
3.2 编程基础知识•Python编程语言基础：变量、数据类型、循环、条件语句、函数等基本语法和操作。
•Python库和工具介绍：Numpy、Pandas、Matplotlib等常用的Python库和工具介绍和使用。
3.3 机器学习•监督学习：回归、分类、支持向量机、决策树等监督学习算法。
《人工智能》课程教案完整版
一、教学内容二、教学目标2. 学会运用机器学习算法解决实际问题，了解神经网络的优缺点。
3. 培养学生的动手实践能力，提高编程技能。
三、教学难点与重点1. 教学难点：神经网络的结构与工作原理，反向传播算法。
2. 教学重点：机器学习算法的应用，神经网络的训练与优化。
四、教具与学具准备1. 教具：PPT、黑板、粉笔。
2. 学具：计算机、Python编程环境、相关库（如numpy、matplotlib等）。
五、教学过程2. 知识讲解：（2）介绍机器学习的基本概念、分类及常用算法。
（3）讲解神经网络的基本结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题讲解：（1）运用机器学习算法解决分类问题。
（2）神经网络在手写数字识别中的应用。
4. 随堂练习：让学生动手编写代码，实现机器学习算法和神经网络模型。
六、板书设计1. 机器学习基本概念、分类及算法。
2. 神经网络结构、工作原理及反向传播算法。
3. 例题及代码框架。
七、作业设计1. 作业题目：（1）运用机器学习算法，实现一个简单的分类器。
（2）搭建一个简单的神经网络，进行手写数字识别。
2. 答案：见附件。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：关注学生在课堂上的表现，及时发现问题，调整教学方法。
2. 拓展延伸：（1）深入学习其他机器学习算法，如支持向量机、决策树等。
（2）研究神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
重点和难点解析1. 神经网络的结构与工作原理2. 反向传播算法3. 机器学习算法的应用4. 神经网络的训练与优化5. 作业设计与实践操作详细补充和说明：一、神经网络的结构与工作原理1. 神经元模型：每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，经过加权求和后，通过激活函数产生输出。
2. 层次结构：神经网络通常分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部数据，隐藏层进行特征提取和转换，输出层输出预测结果。
3. 激活函数：常用的激活函数有Sigmoid、ReLU等，它们决定了神经元的输出特性。
初中人工智能课程设计与实践
04
机器学习与深度学习
机器学习基础
机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个子集，它使用计算机算法使计算机系 统能够从数据中“学习”并进行自我优化和改进。
机器学习的基本原理
通过训练数据，机器学习算法可以找到数据的内在规律和模式，并 利用这些规律和模式对新的未知数据进行预测和分类。
深度学习的应用场景
深度学习在许多领域都有应用，如图像识别、语音识别、自然语言处 理、自动驾驶等。
常见机器学习与深度学习框架
01
02
03
TensorFlow
由Google开发的开源机 器学习框架，广泛应用于 深度学习领域。
PyTorch
由Facebook开发的开源 机器学习框架，适合快速 原型设计和研究。
知识工程阶段
20世纪80年代，人工智能进入知识 工程阶段，以知识为基础的专家系统 得到广泛应用。
智能体及互联网智能化阶段
20世纪90年代，人工智能进入智能 体及互联网智能化阶段，互联网智能 化系统开始出现。
人工智能应用领域
01
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智能机器人
人工智能在机器人领域的应用 ，包括工业机器人、服务机器
06
课程总结与展望
课程总结
01
课程内容安排
本课程针对初中生的认知水平，设计了涵盖人工智能基础知识、编程语
言、算法等内容的课程体系，旨在培养学生的逻辑思维和创新能力。
02
教学方法
采用项目式学习、案例分析、小组讨论等多种教学方法，激发学生的学
习热情，提高其解决问题的能力。
人工智能课程体系与项目实战
人工智能课程体系与项目实战Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲第一课：Python基础与科学计算库numpy 语言基础数据结构（列表,字典,元组）3.科学计算库Numpy基础数组操作矩阵基本操作矩阵初始化与创建排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库数据读取与现实样本数值计算与排序数据预处理与透视表自定义函数核心数据结构Series详解数据索引7. Matplotlib绘制第一个折线图8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制9. Matplotlib数据可视化分析第三课：回归算法1.机器学习要解决的任务2.有监督与无监督问题3.线性回归算法原理推导4.实现简易回归算法5.逻辑回归算法原题6.实战梯度下降算法第四课：案例实战信用卡欺诈检测1.数据与算法简介2.样本不平衡问题解决思路3.下采样解决方案4.正则化参数选择5.逻辑回归建模6.过采样与SMOTE算法第五课：决策树与随机森林1.熵原理，信息增益2.决策树构造原理推导,算法4.决策树剪枝策略5.随机森林算法原理6.基于随机森林的特征重要性选择第六课：Kaggle机器学习案例实战1.泰坦尼克船员获救预测2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型构造原理5.特征的选择与重要性衡量指标6.机器学习中的级联模型7.使用级联模型再战泰坦尼克第七课：支持向量机算法要解决的问题2.线性SVM原理推导对偶问题与核变换支持向量机问题5.多类别分类问题解决方案第八课：神经网络模型1.前向传播与反向传播结构2.激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节5.神经网络表现效果第九课：mnist手写字体识别框架网络结构3.基于tensorflow的网络框架4.构造CNN网络结构5.迭代优化训练第十课：聚类与集成算法,DBSCAN等经典聚类算法原理实现k-means算法3.聚类算法应用场景与特征工程集成算法原理机器学习项目实战1.科比职业生涯数据分析2.信用卡欺诈检测案例3.鸢尾花数据集分析4.泰坦尼克号船员获救预测5.员工离职预测手写字体识别2、人机对话课程大纲第一章：Human–robot-chattersystem运行环境下载及安装的库使用介绍使用实例演示下载安装库使用使用实例演示第二章：robot基本概念是什么的应用场景语言依赖性工作流程运行环境框架介绍7. robot的安装（api与源码）8. robot的quickstart第三章：robot智能机器人1.创建机器人2.设置机器人适配器3.输入与输出适配器4.逻辑适配器5.机器人响应应答6.训练自己的语料第四章：robot之eample数据源详述(单词与文本) demo数据数据数据数据第五章：设置robot训练级别1.训练list data2.训练corpus data3.训练scope data4.训练外部API5.创建一个新的语料级别6.抽取自己机器人的语料第六章：robot之过滤器是什么的主要用途是什么的创建的设置级别设置判别第七章：自然语言处理之robot 适配器详解1.逻辑适配器2.输入适配器3.输出适配器4.数据计算适配器第八章自然语言处理之robot参数1.什么robot参数2.扩展机器人参数日志输出惯用日志输出第九章：session识别详解构建实战案例操作3.文摘自动生成人机对话项目实战1.项目介绍背景2.项目核心技术点介绍3.智能机器人人机对话系统4.代码实现5.人机对话优化（补充优化）6.开源机器人有哪些3、深度学习课程大纲第一阶段：Python必备库快速入门语言基础快速入门2.科学计算库Numpy3.数据分析处理库Pandas4.可视化库Matplotlib5.人工智能必备Python基础，快速掌握语言风格与常用库使用方法第二阶段：机器学习经典算法1.线性回归2.逻辑回归3.决策树4.随机森林5.支持向量机7.聚类8.神经网络与SVD10.词向量模型word2vec11.机器学习必备经典算法原理推导第三阶段：机器学习案例实战1.科比职业生涯数据2.泰坦尼克号船员获救预测3.信用卡欺诈检测4.鸢尾花数据集分类手写字体识别6.员工离职与股价预测7.基于真实数据集，使用scikit-learn库进行建模与评估工作，从零开始，代码实战。
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
《人工智能》课程精品教案
一、教学内容二、教学目标1. 让学生了解并掌握机器学习的基本概念和分类算法。
2. 使学生了解监督学习与无监督学习的区别和联系，并能够运用所学知识解决实际问题。
3. 培养学生的逻辑思维能力和团队协作能力。
三、教学难点与重点重点：机器学习的基本概念、分类算法、监督学习与无监督学习。
难点：算法原理的理解及其在实际问题中的应用。
四、教具与学具准备1. 教师准备：PPT、黑板、粉笔、教学案例。
2. 学生准备：笔记本电脑、教材、笔记纸、计算器。
五、教学过程教学案例：推荐系统、自动驾驶、人脸识别等。
2. 新课内容讲解：（1）机器学习基本概念：定义、分类、应用。
（2）分类算法：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻。
（3）监督学习与无监督学习：区别、联系、常见算法。
3. 实践操作：（1）以小组为单位，运用所学分类算法解决实际问题。
（2）讨论并分析不同算法的优缺点。
4. 例题讲解：以K近邻算法为例，讲解算法原理，并给出具体应用案例。
5. 随堂练习：学生完成教材第四章课后习题，巩固所学知识。
六、板书设计1. 板书左侧：机器学习基本概念、分类算法、监督学习与无监督学习。
2. 板书右侧：K近邻算法原理、应用案例、练习题。
七、作业设计1. 作业题目：（1）简述机器学习的基本概念及其分类。
（2）举例说明监督学习与无监督学习的区别和联系。
（3）运用决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法解决实际问题。
2. 答案：（3）教师根据实际情况给出解答。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生掌握情况、教学效果、改进措施。
重点和难点解析1. 教学内容的案例选择与实际应用结合。
2. 教学目标的逻辑思维能力和团队协作能力的培养。
3. 教学难点中算法原理的理解。
4. 教学过程中的实践操作和例题讲解。
5. 作业设计中的实际问题解决。
一、教学内容的案例选择与实际应用结合二、教学目标的逻辑思维能力和团队协作能力的培养在教学过程中，教师应注重培养学生的逻辑思维能力。
人工智能课程体系与项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础2.Python数据结构（列表,字典,元组）3.科学计算库Numpy基础4.Numpy数组操作5.Numpy矩阵基本操作6.Numpy矩阵初始化与创建7.Numpy排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库1.Pandas数据读取与现实2.Pandas样本数值计算与排序3.Pandas数据预处理与透视表4.Pandas自定义函数5.Pandas核心数据结构Series详解6.Pandas数据索引7. Matplotlib绘制第一个折线图8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制9. Matplotlib数据可视化分析第三课：回归算法1.机器学习要解决的任务2.有监督与无监督问题3.线性回归算法原理推导4.实现简易回归算法5.逻辑回归算法原题6.实战梯度下降算法第四课：案例实战信用卡欺诈检测1.数据与算法简介2.样本不平衡问题解决思路3.下采样解决方案4.正则化参数选择5.逻辑回归建模6.过采样与SMOTE算法第五课：决策树与随机森林1.熵原理，信息增益2.决策树构造原理推导3.ID3,C4.5算法4.决策树剪枝策略5.随机森林算法原理6.基于随机森林的特征重要性选择第六课：Kaggle机器学习案例实战1.泰坦尼克船员获救预测2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型4.GBDT构造原理5.特征的选择与重要性衡量指标6.机器学习中的级联模型7.使用级联模型再战泰坦尼克第七课：支持向量机算法1.SVM要解决的问题2.线性SVM原理推导3.SVM对偶问题与核变换4.soft支持向量机问题5.多类别分类问题解决方案第八课：神经网络模型1.前向传播与反向传播结构2.激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节5.神经网络表现效果第九课：mnist手写字体识别1.Tensorflow框架N网络结构3.基于tensorflow的网络框架4.构造CNN网络结构5.迭代优化训练第十课：聚类与集成算法1.k-means,DBSCAN等经典聚类算法原理2.python实现k-means算法3.聚类算法应用场景与特征工程4.Adaboost集成算法原理机器学习项目实战1.科比职业生涯数据分析2.信用卡欺诈检测案例3.鸢尾花数据集分析4.泰坦尼克号船员获救预测5.员工离职预测6.mnist手写字体识别2、人机对话课程大纲第一章：Human–robot-chattersystem运行环境1.pycharm下载及安装2.pycharm的库使用介绍3.pycharm使用实例演示4.Anaconda下载安装5.Anaconda 库使用6.Anaconda使用实例演示第二章：robot基本概念1.robot是什么2.robot的应用场景3.robot语言依赖性4.robot工作流程5.robot运行环境6.robot框架介绍7. robot的安装（api与源码）8. robot的quickstart第三章：robot智能机器人1.创建机器人2.设置机器人适配器3.输入与输出适配器4.逻辑适配器5.机器人响应应答6.训练自己的语料第四章：robot之eample数据源详述(单词与文本)1.simple demo数据2.mongodb数据3.git数据4.terminnal5.more数据第五章：设置robot训练级别1.训练list data2.训练corpus data3.训练scope data4.训练外部API5.创建一个新的语料级别6.抽取自己机器人的语料第六章：robot之过滤器1.filter是什么2.filter的主要用途是什么3.filter的创建4.filter的设置5.filter级别设置6.filter判别第七章：自然语言处理之robot 适配器详解1.逻辑适配器2.输入适配器3.输出适配器4.数据计算适配器第八章自然语言处理之robot参数1.什么robot参数2.扩展机器人参数3.robot日志输出4.robot惯用日志输出第九章：session识别详解1.session 构建2.session实战案例操作3.文摘自动生成人机对话项目实战1.项目介绍背景2.项目核心技术点介绍3.智能机器人人机对话系统4.代码实现5.人机对话优化（补充优化）6.开源机器人有哪些3、深度学习课程大纲第一阶段：Python必备库快速入门1.Python语言基础快速入门2.科学计算库Numpy3.数据分析处理库Pandas4.可视化库Matplotlib5.人工智能必备Python基础，快速掌握语言风格与常用库使用方法第二阶段：机器学习经典算法1.线性回归2.逻辑回归3.决策树4.随机森林5.支持向量机6.Xgboost7.聚类8.神经网络9.PCA与SVD10.词向量模型word2vec11.机器学习必备经典算法原理推导第三阶段：机器学习案例实战1.科比职业生涯数据2.泰坦尼克号船员获救预测3.信用卡欺诈检测4.鸢尾花数据集分类5.Mnist手写字体识别6.员工离职与股价预测7.基于真实数据集，使用scikit-learn库进行建模与评估工作，从零开始，代码实战。
学校人工智能课程方案模板
一、课程背景随着人工智能技术的飞速发展，我国政府高度重视人工智能教育，将其纳入国家战略。
为培养适应新时代需求的人工智能人才，我校特制定本人工智能课程方案。
二、课程目标1. 培养学生具备人工智能基础知识，掌握人工智能技术的基本原理和应用方法；2. 培养学生具备良好的编程能力和创新意识，能够运用人工智能技术解决实际问题；3. 培养学生具备团队合作精神和沟通能力，能够适应人工智能行业的发展需求。
三、课程设置1. 课程体系（1）基础课程：人工智能导论、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等；（2）实践课程：Python编程、数据结构与算法、人工智能项目实践等；（3）专业课程：人工智能伦理、人工智能与法律、人工智能产业发展趋势等。
2. 课程安排（1）基础课程：每周2课时，共计48课时；（2）实践课程：每周2课时，共计32课时；（3）专业课程：每周1课时，共计16课时。
四、教学方法1. 讲授法：教师系统讲解人工智能基本原理和应用方法；2. 案例分析法：结合实际案例，分析人工智能技术的应用；3. 项目驱动法：通过项目实践，提高学生的实际操作能力；4. 小组讨论法：鼓励学生积极参与讨论，培养学生的团队合作精神；5. 在线学习：利用网络资源，提供自主学习机会。
五、教学评价1. 课堂表现：考察学生的出勤、课堂参与度、提问与回答问题等；2. 作业与实验：评估学生的编程能力和实践操作能力；3. 期末考试：测试学生对人工智能基础知识的掌握程度；4. 项目成果：评估学生在项目实践中的表现。
六、课程资源1. 教材：选用国内外知名人工智能教材，如《人工智能：一种现代的方法》、《深度学习》等；2. 在线资源：提供丰富的在线学习资源，如MOOC、教学视频等；3. 实践平台：搭建人工智能实验平台，为学生提供实践机会。
七、课程实施1. 组织教师进行课程培训，提高教师的人工智能教学能力；2. 建立课程教学团队，确保课程质量；3. 加强与企业的合作，引入实际项目，提高学生的实践能力；4. 定期举办人工智能竞赛和讲座，激发学生的学习兴趣。
AI技术实战教程
AI技术实战教程一、AI技术实战教程简介人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来发展迅猛的领域之一，它通过模拟人类智能和认知过程，使计算机具备学习、推理、判断等高级思维能力。
在实际应用中，AI技术已经造福各行各业，包括医疗、金融、交通等领域。
本篇文章将为您提供一份AI技术的实战教程，帮助您更好地理解和运用相关算法与工具。
我们将从算法原理开始介绍，并结合实例进行演示，以帮助读者更好地掌握和应用这些强大的AI技术。
二、深度学习与神经网络算法深度学习是目前最受关注的人工智能领域之一。
其核心是神经网络（Neural Networks），它模仿了人脑神经元的结构和功能。
神经网络通过多个层次的连接进行信息传递和处理，从而生成有用的结果。
在本教程中，我们将首先介绍深度学习原理，并详细讲解常见的神经网络类型如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）。
通过示例，我们将指导您如何使用Python和流行的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来搭建、训练和优化神经网络模型。
三、图像处理与计算机视觉图像处理是AI技术应用中的重要组成部分，也是广泛接受的领域之一。
计算机视觉（Computer Vision）利用计算机模拟人类视觉并进行智能分析，以识别、理解和处理图像信息。
在本教程中，我们将介绍常见图像处理技术如边缘检测、目标检测与识别，并演示如何利用AI技术实现自动驾驶、人脸识别等实际应用。
我们还将分享一些优秀的开源库及其在图像处理方面的应用案例。
四、自然语言处理与文本挖掘自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是AI技术另一个重要且具有挑战性的领域。
它致力于使计算机能够理解、生成和处理人类语言。
在本教程中，我们将介绍NLP基础知识，并阐述文本挖掘中的关键技术如文本分类、情感分析和机器翻译。
人工智能专业课程体系
人工智能专业课程体系引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门新兴的学科，正逐渐深入人们的生活和工作中。
人工智能专业课程体系的设计旨在培养学生的技术能力和创新思维，使其能够应对人工智能领域的挑战并为社会带来实际价值。
一、基础课程1. 数学基础：人工智能的核心是数学，学生需要学习数学分析、线性代数、概率论与数理统计等基础知识，为后续高级课程奠定基础。
2. 编程基础：学生需要掌握至少一种编程语言，如Python、Java 等，以及相关的数据结构和算法。
3. 计算机基础：学生需要了解计算机体系结构、操作系统、数据库和网络等基础知识，以便理解和应用人工智能算法和技术。
二、核心课程1. 机器学习：学生将学习监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习算法，了解其原理和应用场景，并通过实践项目提高实际应用能力。
2. 深度学习：学生将深入学习神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法，了解其在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
3. 自然语言处理：学生将学习自然语言处理的基本概念、技术和算法，了解文本分类、信息抽取、机器翻译等应用领域，并通过实践项目提高实际应用能力。
4. 计算机视觉：学生将学习计算机视觉的基础理论和算法，了解图像处理、目标检测、图像分割等领域的应用，并通过实践项目提高实际应用能力。
5. 数据挖掘与大数据分析：学生将学习数据挖掘的基本概念和常用算法，了解大数据处理和分析的方法和技术，并通过实践项目提高实际应用能力。
三、拓展课程1. 人工智能伦理与法律：学生将学习人工智能伦理和法律的基本原则和规范，了解人工智能在社会中的道德和法律问题，并探讨解决方案。
2. 机器人学：学生将学习机器人学的基本概念和技术，了解机器人的感知、决策和执行能力，并通过实践项目提高实际应用能力。
3. 智能系统与应用：学生将学习智能系统的设计和应用，了解智能家居、智能交通等领域的技术和发展趋势，并通过实践项目提高实际应用能力。
《人工智能算法及实战》教学大纲
《人工智能算法及实战》课程教学大纲一、课程说明二、课程性质、目的和任务《人工智能算法及实战（Python+PyTorch）》是数据科学与大数据技术相关专业大学生本科及研究生选修的一门专业课程,通过本课程的学习,使学生能够系统性地掌握机器学、数据挖掘和部分深度学习的基本知识、原理和方法,让学生初步具备人工智能的一些常见算法应用,为从事人工智能巩固基础.目的是让学生深入了解、学习人工智能相关的算法的原理及实现过程.本课程重点让学生掌握常见算法的原理、代码实现,而非通过调包的形式来完成任务,重在算法背后的数学原理.三、课程教学目标(一)总体目标掌握人工智能的常见算法及实现过程,巩固Python基础和学习PyTorch框架.通过本课程的学习,可以从事关于人工智能算法的工作、科研.(二)具体目标通过本课程的学习,学生应达到如下目标:1.知识与技能(1)了解并掌握Python安装、基础内容;(2)了解人工智能常见的几种算法,例如kNN、k-means、PCA等等;(3)使用PyTorch实现深度学习的一些经典算法.2.过程与方法通过对人工智能算法的学习与探索,学会使用人工智能算法解决实际工作中的各种相关问题.四、课程内容与安排第1章准备工作(一)教学目的通过本章的学习,了解Python3基础内容,以及Python常见的基础知识.(二)教学要求1.介绍Python2与Python3的区别;2.掌握Python3在不同操作系统中的安装方式,介绍常用模块的功能和虚拟环境的搭建;3.阐述Python基础知识,比如数据类型、数据结构、条件判断、循环等内容.(三)教学内容1.简要阐述Python的发展历程;2.不同操作系统下的安装方式,主要阐述了3种操作系统:Windows、MacOS和CentOS7;3.阐述人工智能常见的一些模块,比如NumPy、SciPy、pandas、PyTorch、TensorFlow等;4.学习关于Python的基础知识,比如数据类型、数据结构、条件判断、循环等内容;5.搭建Jupyter开发环境,并简要阐述其使用方式.(四)教学重点与难点：Python的数据结构第2章科学计算库(一)教学目的能够学习并掌握常见的几个科学计算库,比如NumPy、Sympy、SciPy、pandas、Matplotlib等.(二)教学要求1.熟练掌握通过pip来管理、安装、卸载常见的模块,比如NumPy、Sympy、SciPy等;2.了解数学符号运算的Sympy模块,重点介绍关于科学计算的SciPy模块,比如非线性方程组的求解、最小二乘法的实现以及样条插值等内容;3.pandas是数据处理最常用的模块,简要介绍了部分内容.(三)教学内容1.掌握NumPy模块的基础内容,比如安装、升级等.熟练掌握数组的使用方法,数组运算,函数运算等.熟练利用NumPy模块实现各种文件、数据的读取或存储; 2.了解Sympy模块,掌握部分符合计算,比如积分、微分等内容;3.介绍SciPy模块的功能,与NumPy的关系.掌握模块的基本功能,利用SciPy模块实现非线性方程组的解法、最小二乘和样条插值等内容;4.介绍pandas模块的基本内容,利用pandas模块实现数据预处理、数据读取与存储等;5.介绍关于Python的几种绘图模块,掌握Matplotlib模块的常见作图方法,比如2维和3维制图.(四)教学重点与难点1.教学重点掌握Numpy和Scipy模块的相关知识,并能用该模块实现相应的功能.2.教学难点利用pandas和Matplotlib处理数据,并实现数据可视化内容.第3章科学计算库(一)教学目的学习基本的统计量,数据转换和常见距离等内容,并介绍数据类型.旨在让学生掌握人工智能算法的基础知识,为后续学习各种算法做铺垫.(二)教学要求1.掌握数据的分类,并熟练掌握基本统计量内容;2.数据转换是数据预处理中常见的方法,熟练掌握中心化、min-max标准化、log函数转化等;3.熟练掌握闵式距离和余弦值相似度的相关知识,并了解多维数据的一些基本内容.(三)教学内容1.介绍数据类型,比如分类数据和数值型数据;2.了解并掌握基本统计量,比如各种平均数、最值、中位数、众数、极差、方差、变异系数、协方差和相关系数等.基本统计量包含其概念、应用场景、计算步骤等;3.介绍数据转换相关的内容,比如数据去量纲问题、标准化处理以及数据分布的转化方法;4.介绍并掌握几种常见距离的概念和计算方式,比如适用于数值型数据的闵式距离,分类数据的余弦值相似度问题;5.介绍多维数据的概念,相关的知识内容,比如矩阵、特征值和特征向量、多重共线性问题等.(四)教学难点与重点1.教学难点多维数据的介绍,特征值和特征向量的计算方式.2.教学重点基本统计量、数据转换和常见距离等内容.第4章经典算法(一)教学目的本章是书籍的核心部分之一,介绍了12种常见的算法.通过本章的学习,可以基本掌握人工智能算法的部分内容,并能结合Python解决实际问题.(二)教学要求1.掌握12种常见的人工智能算法的概念、原理、计算步骤;2.不局限于使用NumPy实现各种算法,并与调包的方式进行对比.(三)教学内容1.介绍线性回归的概念、线性回归的计算步骤,并以实例的方式实现该算法的内容;2.介绍并掌握Logistic回归的概念、原理、计算步骤,并通过Python结合NumPy和Sklearn模块实现其实例;3.介绍无监督学习的一种经典算法--主成分分析,重点阐述算法思想、算法步骤以及实例实现;4.介绍线性判别分析的算法思想、算法步骤,并通过基本模块实现该算法的实例;5.介绍决策树的算法思想、算法步骤,掌握3种经典的决策树算法,并给出相关的基本内容,最终结合实例,给出其算法的实现过程;6.介绍随机森林的算法思想、算法步骤,比利用模块实现其实例;7.介绍3种集成学习方法,分别为Bagging、Boosting和Stacking;8.介绍朴素贝叶斯算法的概念、原理、计算步骤,并给出了实例操作;9.介绍k最近邻算法的算法思想、计算步骤,并利用pandas完成该算法的实现,且给出一个实例通过2种方式实现其算法;10.介绍另一个无监督学习算法—k-means聚类,重点介绍算法思想、算法步骤,且通过一个实例给出其算法实现;11.介绍一种经典的推荐算法,即协同过滤算法.依据不同的分析角度,给出基于用户的协同过滤算法和基于内容的协同过滤算法,并利用一个实例来阐述算法的实现过程;12.介绍SVD算法的思想原理、计算步骤,并给出2个实例深入介绍其算法的功能.(四)教学难点与重点1.教学难点各种算法的思想原理、实现方法.2.教学重点利用Python实现各个算法第5章深度学习(一)教学目的使用PyTorch框架学习深度学习的基本内容,并给出几种经典的神经网络算法.(二)教学要求掌握并熟练应用PyTorch模块,学会使用GPU加速.通过PyTorch模块完成神经网络的搭建.(三)教学内容1.介绍几种常见的深度学习框架的优缺点,PyTorch的安装;2.使用PyTorch构建张量,并掌握基本运算方法,重点掌握PyTorch的矩阵运算;3.介绍并掌握蒙特卡洛法、梯度下降法的原理和实现;4.利用PyTorch封装实现回归问题,并介绍相关的激活函数和Softmax方法;5.介绍前馈神经网络的思想原理、实现过程,并实现手写体识别实例;6.介绍几种卷积神经网络,比如LeNet、AlexNet、ResNet和GoogLeNet神经网络,并通过神经网络实现垃圾分类实例;7.介绍生成对抗神经网络的思想原理,且给出一个对抗网络实例;8.介绍节了2种其他神经网络:循环神经网络和风格迁移神经网络.(四)教学难点与重点1.教学难点：各种神经网络算法的思想、原理和实现过程.2.教学重点：PyTorch的基本知识和几种神经网络算法.五、课程教学进程表六、教学手段与方法(一)教学手段：本课程主要采用多谋体、课件演示、实验实训等教学手段进行教学.(二)教学方法：本课程采用问题驱动的方式来进行教学,并结合案例教学、讲授与讨论相结合等教学方法.七、考核方式、考核内容及成绩评定(一)考核评价方式1.阶段性考核评价方式;2.结果性考核评价方式.(二)考核内容以项目的方式进行考核所学知识.(三)成绩评定期末总成绩=平时成绩(占总评成绩的50%)+项目成绩(占总评成绩的50%)。
人工智能课程体系及项目实战
课程体系及项目实战课程体系及项目实战引言第一章基础知识1.1 概述1.2 机器学习基础1.2.1 监督学习1.2.2 无监督学习1.2.3 强化学习1.3 深度学习基础1.3.1 神经网络原理1.3.2 卷积神经网络1.3.3 循环神经网络第二章算法与技术2.1 机器学习算法2.1.1 决策树算法2.1.2 支持向量机算法2.1.3 随机森林算法2.2 深度学习算法2.2.1 卷积神经网络（N）2.2.2 对抗网络（GAN）2.2.3 自编码器（AE）2.3 自然语言处理技术2.3.1 词嵌入（Word Embedding） 2.3.2 文本分类与情感分析2.3.3 机器翻译第三章应用领域3.1 智能语音3.1.1 语音识别技术3.1.2 语音合成技术3.1.3 对话系统设计3.2 机器视觉与图像识别3.2.1 物体检测与识别3.2.2 图像分割与语义分割 3.2.3 人脸识别与表情分析3.3 数据挖掘与预测3.3.1 关联规则挖掘3.3.2 时间序列预测3.3.3 异常检测与预警第四章项目实战4.1 智能推荐系统开发4.1.1 数据收集与处理4.1.2 用户画像建模4.1.3 推荐算法实现4.2 机器视觉项目实践4.2.1 目标检测与跟踪4.2.2 图像分割与语义分割 4.2.3 人脸识别与表情分析4.3 自然语言处理项目实践4.3.1 文本分类与情感分析4.3.2 机器翻译与语音合成4.3.3 对话与问答系统：：：附件：1、课程体系图2、项目实战案例列表3、数据集与代码资源法律名词及注释：1、（）：指用人工手段模拟、延伸和拓展人的智能的科学、技术和应用。
2、监督学习：一种机器学习方法，通过给定输入和对应的输出数据，让机器学习出一个从输入到输出的映射关系。
3、无监督学习：一种机器学习方法，通过给定输入数据，让机器自己分析数据的特征和结构。
4、强化学习：一种机器学习方法，通过观察环境状态和采取行动来最大化预期的累积奖励。
2024年人工智能培训课程大纲(附加条款版)
人工智能培训课程大纲(附加条款版)一、引言二、课程目标三、课程内容2.数学基础2.1概率论与数理统计2.2线性代数2.3微积分2.4最优化方法3.机器学习3.1监督学习3.2无监督学习3.3强化学习3.4集成学习4.深度学习4.1神经网络基础4.2卷积神经网络（CNN）4.3循环神经网络（RNN）4.4对抗网络（GAN）5.自然语言处理5.15.2词向量表示5.3语法分析5.4机器翻译6.计算机视觉6.1图像处理基础6.2目标检测6.3图像识别6.4人脸识别7.1智能家居7.2智能交通7.3智能医疗7.4智能教育8.2数据安全与隐私保护四、课程安排1.课程周期：6个月2.课程形式：线上授课，每周2次，每次2小时3.实践环节：每节课后布置作业，课程结束后进行项目实践4.评估方式：平时作业占30%，项目实践占70%五、师资力量3.助教团队：协助讲师进行课程辅导、作业批改和技术支持六、课程证书七、报名与咨询2.报名方式：登录培训机构官方网站或公众号进行报名3.咨询方式：方式、、邮件等多种途径，详细咨询课程相关信息八、2.数学基础2.2线性代数：线性代数为处理和理解多维数据提供了工具，是深度学习等算法的理论基础。
2.3微积分：微积分在优化算法中有着重要的作用，对于理解机器学习中的梯度下降等概念至关重要。
3.机器学习3.1监督学习：监督学习是机器学习的一种主要形式，这部分将介绍监督学习的原理、算法和应用。
3.2无监督学习：无监督学习不依赖于标注数据，能够从数据中自动发现模式，这部分将介绍无监督学习的主要技术和应用。
3.3强化学习：强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法，这部分将介绍强化学习的基本概念、算法和实际应用。
3.4集成学习：集成学习通过结合多个学习器来提高学习性能，这部分将介绍集成学习的方法和策略。
4.深度学习4.1神经网络基础：神经网络是深度学习的基石，这部分将介绍神经网络的基本结构和原理。
人工智能课程体系及项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲第一课：Python基础与科学计算库numpy 语言基础数据结构（列表,字典,元组）3.科学计算库Numpy基础数组操作矩阵基本操作矩阵初始化与创建排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库数据读取与现实样本数值计算与排序数据预处理与透视表自定义函数核心数据结构Series详解数据索引7. Matplotlib绘制第一个折线图8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制9. Matplotlib数据可视化分析第三课：回归算法1.机器学习要解决的任务2.有监督与无监督问题3.线性回归算法原理推导4.实现简易回归算法5.逻辑回归算法原题6.实战梯度下降算法第四课：案例实战信用卡欺诈检测1.数据与算法简介2.样本不平衡问题解决思路3.下采样解决方案4.正则化参数选择5.逻辑回归建模6.过采样与SMOTE算法第五课：决策树与随机森林1.熵原理，信息增益2.决策树构造原理推导,算法4.决策树剪枝策略5.随机森林算法原理6.基于随机森林的特征重要性选择第六课：Kaggle机器学习案例实战1.泰坦尼克船员获救预测2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型构造原理5.特征的选择与重要性衡量指标6.机器学习中的级联模型7.使用级联模型再战泰坦尼克第七课：支持向量机算法要解决的问题2.线性SVM原理推导对偶问题与核变换支持向量机问题5.多类别分类问题解决方案第八课：神经网络模型1.前向传播与反向传播结构2.激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节5.神经网络表现效果第九课：mnist手写字体识别框架网络结构3.基于tensorflow的网络框架4.构造CNN网络结构5.迭代优化训练第十课：聚类与集成算法,DBSCAN等经典聚类算法原理实现k-means算法3.聚类算法应用场景与特征工程集成算法原理机器学习项目实战1.科比职业生涯数据分析2.信用卡欺诈检测案例3.鸢尾花数据集分析4.泰坦尼克号船员获救预测5.员工离职预测手写字体识别2、人机对话课程大纲第一章：Human–robot-chattersystem运行环境下载及安装的库使用介绍使用实例演示下载安装库使用使用实例演示第二章：robot基本概念是什么的应用场景语言依赖性工作流程运行环境框架介绍7. robot的安装（api与源码）8. robot的quickstart第三章：robot智能机器人1.创建机器人2.设置机器人适配器3.输入与输出适配器4.逻辑适配器5.机器人响应应答6.训练自己的语料第四章：robot之eample数据源详述(单词与文本) demo数据数据数据数据第五章：设置robot训练级别1.训练list data2.训练corpus data3.训练scope data4.训练外部API5.创建一个新的语料级别6.抽取自己机器人的语料第六章：robot之过滤器是什么的主要用途是什么的创建的设置级别设置判别第七章：自然语言处理之robot 适配器详解1.逻辑适配器2.输入适配器3.输出适配器4.数据计算适配器第八章自然语言处理之robot参数1.什么robot参数2.扩展机器人参数日志输出惯用日志输出第九章：session识别详解构建实战案例操作3.文摘自动生成人机对话项目实战1.项目介绍背景2.项目核心技术点介绍3.智能机器人人机对话系统4.代码实现5.人机对话优化（补充优化）6.开源机器人有哪些3、深度学习课程大纲第一阶段：Python必备库快速入门语言基础快速入门2.科学计算库Numpy3.数据分析处理库Pandas4.可视化库Matplotlib5.人工智能必备Python基础，快速掌握语言风格与常用库使用方法第二阶段：机器学习经典算法1.线性回归2.逻辑回归3.决策树4.随机森林5.支持向量机7.聚类8.神经网络与SVD10.词向量模型word2vec11.机器学习必备经典算法原理推导第三阶段：机器学习案例实战1.科比职业生涯数据2.泰坦尼克号船员获救预测3.信用卡欺诈检测4.鸢尾花数据集分类手写字体识别6.员工离职与股价预测7.基于真实数据集，使用scikit-learn库进行建模与评估工作，从零开始，代码实战。
python 人工智能项目实践书
Python 人工智能项目实践书一、项目概述本实践书旨在通过多个实际项目，帮助读者掌握Python 人工智能技术的核心概念、方法和应用。
通过实践操作，使读者能够深入理解机器学习、深度学习等领域的基本原理，并能够在实际应用中运用所学知识解决实际问题。
二、项目内容1. 图像识别：通过使用Python 和深度学习框架TensorFlow，实现图像分类和目标检测功能。
具体包括图像预处理、模型训练和测试等步骤。
2. 自然语言处理：利用Python 和自然语言处理库NLTK，实现文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。
了解文本预处理、特征提取和模型训练等关键步骤。
3. 推荐系统：利用Python 和机器学习库scikit-learn，实现基于协同过滤和矩阵分解的推荐系统。
了解用户画像构建、相似度计算和推荐算法等关键技术。
4. 语音识别：通过使用Python 和深度学习框架PyTorch，实现基于深度神经网络的语音识别系统。
了解语音信号预处理、声学模型训练和解码等步骤。
5. 强化学习：利用Python 和强化学习库Gekko，实现基于强化学习的智能控制策略。
了解状态空间表示、动作选择和奖励函数设计等关键概念。
三、实践方法1. 阅读相关论文和书籍，了解相关领域的最新研究进展和基础知识。
2. 设计实验方案，包括数据集选择、模型设计、训练和测试等步骤。
3. 实际操作，利用Python 编程语言和相关库进行实验。
4. 分析实验结果，包括模型性能评估、参数调整和优化等步骤。
5. 总结经验教训，将所学知识应用到实际项目中。
四、实践步骤1. 确定项目目标和范围，明确需要解决的问题和所使用的技术。
2. 收集数据集并进行预处理，包括数据清洗、标注和特征提取等步骤。
3. 设计模型并进行训练，包括模型结构选择、参数调整和优化等步骤。
4. 对模型进行测试和评估，包括准确率、召回率、F1 值等指标的评估。
5. 对项目进行总结和反思，包括经验教训、改进方向和未来研究方向等。
《人工智能算法及实战》教学大纲
《人工智能算法及实战》课程教学大纲一、课程说明二、课程性质、目的和任务《人工智能算法及实战（Python+PyTorch）》是数据科学与大数据技术相关专业大学生本科及研究生选修的一门专业课程,通过本课程的学习,使学生能够系统性地掌握机器学、数据挖掘和部分深度学习的基本知识、原理和方法,让学生初步具备人工智能的一些常见算法应用,为从事人工智能巩固基础.目的是让学生深入了解、学习人工智能相关的算法的原理及实现过程.本课程重点让学生掌握常见算法的原理、代码实现,而非通过调包的形式来完成任务,重在算法背后的数学原理.三、课程教学目标(一)总体目标掌握人工智能的常见算法及实现过程,巩固Python基础和学习PyTorch框架.通过本课程的学习,可以从事关于人工智能算法的工作、科研.(二)具体目标通过本课程的学习,学生应达到如下目标:1.知识与技能(1)了解并掌握Python安装、基础内容;(2)了解人工智能常见的几种算法,例如kNN、k-means、PCA等等;(3)使用PyTorch实现深度学习的一些经典算法.2.过程与方法通过对人工智能算法的学习与探索,学会使用人工智能算法解决实际工作中的各种相关问题.四、课程内容与安排第1章准备工作(一)教学目的通过本章的学习,了解Python3基础内容,以及Python常见的基础知识.(二)教学要求1.介绍Python2与Python3的区别;2.掌握Python3在不同操作系统中的安装方式,介绍常用模块的功能和虚拟环境的搭建;3.阐述Python基础知识,比如数据类型、数据结构、条件判断、循环等内容.(三)教学内容1.简要阐述Python的发展历程;2.不同操作系统下的安装方式,主要阐述了3种操作系统:Windows、MacOS和CentOS7;3.阐述人工智能常见的一些模块,比如NumPy、SciPy、pandas、PyTorch、TensorFlow等;4.学习关于Python的基础知识,比如数据类型、数据结构、条件判断、循环等内容;5.搭建Jupyter开发环境,并简要阐述其使用方式.(四)教学重点与难点：Python的数据结构第2章科学计算库(一)教学目的能够学习并掌握常见的几个科学计算库,比如NumPy、Sympy、SciPy、pandas、Matplotlib等.(二)教学要求1.熟练掌握通过pip来管理、安装、卸载常见的模块,比如NumPy、Sympy、SciPy等;2.了解数学符号运算的Sympy模块,重点介绍关于科学计算的SciPy模块,比如非线性方程组的求解、最小二乘法的实现以及样条插值等内容;3.pandas是数据处理最常用的模块,简要介绍了部分内容.(三)教学内容1.掌握NumPy模块的基础内容,比如安装、升级等.熟练掌握数组的使用方法,数组运算,函数运算等.熟练利用NumPy模块实现各种文件、数据的读取或存储; 2.了解Sympy模块,掌握部分符合计算,比如积分、微分等内容;3.介绍SciPy模块的功能,与NumPy的关系.掌握模块的基本功能,利用SciPy模块实现非线性方程组的解法、最小二乘和样条插值等内容;4.介绍pandas模块的基本内容,利用pandas模块实现数据预处理、数据读取与存储等;5.介绍关于Python的几种绘图模块,掌握Matplotlib模块的常见作图方法,比如2维和3维制图.(四)教学重点与难点1.教学重点掌握Numpy和Scipy模块的相关知识,并能用该模块实现相应的功能.2.教学难点利用pandas和Matplotlib处理数据,并实现数据可视化内容.第3章科学计算库(一)教学目的学习基本的统计量,数据转换和常见距离等内容,并介绍数据类型.旨在让学生掌握人工智能算法的基础知识,为后续学习各种算法做铺垫.(二)教学要求1.掌握数据的分类,并熟练掌握基本统计量内容;2.数据转换是数据预处理中常见的方法,熟练掌握中心化、min-max标准化、log函数转化等;3.熟练掌握闵式距离和余弦值相似度的相关知识,并了解多维数据的一些基本内容.(三)教学内容1.介绍数据类型,比如分类数据和数值型数据;2.了解并掌握基本统计量,比如各种平均数、最值、中位数、众数、极差、方差、变异系数、协方差和相关系数等.基本统计量包含其概念、应用场景、计算步骤等;3.介绍数据转换相关的内容,比如数据去量纲问题、标准化处理以及数据分布的转化方法;4.介绍并掌握几种常见距离的概念和计算方式,比如适用于数值型数据的闵式距离,分类数据的余弦值相似度问题;5.介绍多维数据的概念,相关的知识内容,比如矩阵、特征值和特征向量、多重共线性问题等.(四)教学难点与重点1.教学难点多维数据的介绍,特征值和特征向量的计算方式.2.教学重点基本统计量、数据转换和常见距离等内容.第4章经典算法(一)教学目的本章是书籍的核心部分之一,介绍了12种常见的算法.通过本章的学习,可以基本掌握人工智能算法的部分内容,并能结合Python解决实际问题.(二)教学要求1.掌握12种常见的人工智能算法的概念、原理、计算步骤;2.不局限于使用NumPy实现各种算法,并与调包的方式进行对比.(三)教学内容1.介绍线性回归的概念、线性回归的计算步骤,并以实例的方式实现该算法的内容;2.介绍并掌握Logistic回归的概念、原理、计算步骤,并通过Python结合NumPy和Sklearn模块实现其实例;3.介绍无监督学习的一种经典算法--主成分分析,重点阐述算法思想、算法步骤以及实例实现;4.介绍线性判别分析的算法思想、算法步骤,并通过基本模块实现该算法的实例;5.介绍决策树的算法思想、算法步骤,掌握3种经典的决策树算法,并给出相关的基本内容,最终结合实例,给出其算法的实现过程;6.介绍随机森林的算法思想、算法步骤,比利用模块实现其实例;7.介绍3种集成学习方法,分别为Bagging、Boosting和Stacking;8.介绍朴素贝叶斯算法的概念、原理、计算步骤,并给出了实例操作;9.介绍k最近邻算法的算法思想、计算步骤,并利用pandas完成该算法的实现,且给出一个实例通过2种方式实现其算法;10.介绍另一个无监督学习算法—k-means聚类,重点介绍算法思想、算法步骤,且通过一个实例给出其算法实现;11.介绍一种经典的推荐算法,即协同过滤算法.依据不同的分析角度,给出基于用户的协同过滤算法和基于内容的协同过滤算法,并利用一个实例来阐述算法的实现过程;12.介绍SVD算法的思想原理、计算步骤,并给出2个实例深入介绍其算法的功能.(四)教学难点与重点1.教学难点各种算法的思想原理、实现方法.2.教学重点利用Python实现各个算法第5章深度学习(一)教学目的使用PyTorch框架学习深度学习的基本内容,并给出几种经典的神经网络算法.(二)教学要求掌握并熟练应用PyTorch模块,学会使用GPU加速.通过PyTorch模块完成神经网络的搭建.(三)教学内容1.介绍几种常见的深度学习框架的优缺点,PyTorch的安装;2.使用PyTorch构建张量,并掌握基本运算方法,重点掌握PyTorch的矩阵运算;3.介绍并掌握蒙特卡洛法、梯度下降法的原理和实现;4.利用PyTorch封装实现回归问题,并介绍相关的激活函数和Softmax方法;5.介绍前馈神经网络的思想原理、实现过程,并实现手写体识别实例;6.介绍几种卷积神经网络,比如LeNet、AlexNet、ResNet和GoogLeNet神经网络,并通过神经网络实现垃圾分类实例;7.介绍生成对抗神经网络的思想原理,且给出一个对抗网络实例;8.介绍节了2种其他神经网络:循环神经网络和风格迁移神经网络.(四)教学难点与重点1.教学难点：各种神经网络算法的思想、原理和实现过程.2.教学重点：PyTorch的基本知识和几种神经网络算法.五、课程教学进程表六、教学手段与方法(一)教学手段：本课程主要采用多谋体、课件演示、实验实训等教学手段进行教学.(二)教学方法：本课程采用问题驱动的方式来进行教学,并结合案例教学、讲授与讨论相结合等教学方法.七、考核方式、考核内容及成绩评定(一)考核评价方式1.阶段性考核评价方式;2.结果性考核评价方式.(二)考核内容以项目的方式进行考核所学知识.(三)成绩评定期末总成绩=平时成绩(占总评成绩的50%)+项目成绩(占总评成绩的50%)。
人工智能原理与实践实验课程教学大纲
人工智能原理与实践实验课程教学大纲
一、课程名称：人工智能原理与实践
二、课程性质：专业任意性选修课程
三、实验学时：18 学时
四、课程类型：非独立设课
五、课程适用专业：软件工程、计算机科学与技术
六、教学目的：本实验是《人工智能原理与实践》课程的实验教学部分。
开设本实验
可以使学生能够将课堂知识与实践相结合，让学生掌握人工智能的基本原理和基本算法,并能够学会运用到实际过程中，同时也能使学生在实践中体会、深化了解课堂中学习的知识。
七、实验教学项目表
八、实验报告要求：
1．实验名称：每项实验的名称，用于标识实验；
2．实验内容：简单介绍实验的内容或实验题目；
3．实验目的：介绍实验的目的或意义；
4．实验环境：进行实验的环境，包括硬件环境和软件环境（或开发环境、运行环境、操作系统等）；
5．设计说明：介绍设计思想，解决方案等；
6．实验总结：介绍通过实验获得的收获、经验、体会或心得等。
九、实验成绩评定：
1、实验成绩占总成绩的20%；
2、实验成绩按100分计，实验一、二、三、四、五各占（20分），最后折合成20分。
十、教材及参考书：
1. David M. & Glenn Seemann《AI for Game Developers》（英文版）．O'REILLY．东南大学出版社．2005
2. David M. & Glenn Seemann《AI for Game Developers》（中文版）．O'REILLY．东南大学出版社．2006。
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人工智能课程体系与项目实战人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲第一课：Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础2.Python数据结构（列表,字典,元组）3.科学计算库Numpy基础4.Numpy数组操作5.Numpy矩阵基本操作6.Numpy矩阵初始化与创建7.Numpy排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库1.Pandas数据读取与现实2.Pandas样本数值计算与排序3.Pandas数据预处理与透视表4.Pandas自定义函数5.Pandas核心数据结构Series详解6.Pandas数据索引7. Matplotlib绘制第一个折线图8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制9. Matplotlib数据可视化分析第三课：回归算法1.机器学习要解决的任务2.有监督与无监督问题3.线性回归算法原理推导4.实现简易回归算法5.逻辑回归算法原题6.实战梯度下降算法第四课：案例实战信用卡欺诈检测1.数据与算法简介2.样本不平衡问题解决思路3.下采样解决方案4.正则化参数选择5.逻辑回归建模6.过采样与SMOTE算法第五课：决策树与随机森林1.熵原理，信息增益2.决策树构造原理推导3.ID3,C4.5算法4.决策树剪枝策略5.随机森林算法原理6.基于随机森林的特征重要性选择第六课：Kaggle机器学习案例实战1.泰坦尼克船员获救预测2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型4.GBDT构造原理5.特征的选择与重要性衡量指标6.机器学习中的级联模型7.使用级联模型再战泰坦尼克第七课：支持向量机算法1.SVM要解决的问题2.线性SVM原理推导3.SVM对偶问题与核变换4.soft支持向量机问题5.多类别分类问题解决方案第八课：神经网络模型1.前向传播与反向传播结构2.激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节5.神经网络表现效果第九课：mnist手写字体识别1.Tensorflow框架N网络结构3.基于tensorflow的网络框架4.构造CNN网络结构5.迭代优化训练第十课：聚类与集成算法1.k-means,DBSCAN等经典聚类算法原理2.python实现k-means算法3.聚类算法应用场景与特征工程4.Adaboost集成算法原理机器学习项目实战1.科比职业生涯数据分析2.信用卡欺诈检测案例3.鸢尾花数据集分析4.泰坦尼克号船员获救预测5.员工离职预测6.mnist手写字体识别2、人机对话课程大纲第一章：Human–robot-chattersystem运行环境1.pycharm下载及安装2.pycharm的库使用介绍3.pycharm使用实例演示4.Anaconda下载安装5.Anaconda 库使用6.Anaconda使用实例演示第二章：robot基本概念1.robot是什么2.robot的应用场景3.robot语言依赖性4.robot工作流程5.robot运行环境6.robot框架介绍7. robot的安装（api与源码）8. robot的quickstart第三章：robot智能机器人1.创建机器人2.设置机器人适配器3.输入与输出适配器4.逻辑适配器5.机器人响应应答6.训练自己的语料第四章：robot之eample数据源详述(单词与文本)1.simple demo数据2.mongodb数据3.git数据4.terminnal5.more数据第五章：设置robot训练级别1.训练list data2.训练corpus data3.训练scope data4.训练外部API5.创建一个新的语料级别6.抽取自己机器人的语料第六章：robot之过滤器1.filter是什么2.filter的主要用途是什么3.filter的创建4.filter的设置5.filter级别设置6.filter判别第七章：自然语言处理之robot 适配器详解1.逻辑适配器2.输入适配器3.输出适配器4.数据计算适配器第八章自然语言处理之robot参数1.什么robot参数2.扩展机器人参数3.robot日志输出4.robot惯用日志输出第九章：session识别详解1.session 构建2.session实战案例操作3.文摘自动生成人机对话项目实战1.项目介绍背景2.项目核心技术点介绍3.智能机器人人机对话系统4.代码实现5.人机对话优化（补充优化）6.开源机器人有哪些3、深度学习课程大纲第一阶段：Python必备库快速入门1.Python语言基础快速入门2.科学计算库Numpy3.数据分析处理库Pandas4.可视化库Matplotlib5.人工智能必备Python基础，快速掌握语言风格与常用库使用方法第二阶段：机器学习经典算法1.线性回归2.逻辑回归3.决策树4.随机森林5.支持向量机6.Xgboost7.聚类8.神经网络9.PCA与SVD10.词向量模型word2vec11.机器学习必备经典算法原理推导第三阶段：机器学习案例实战1.科比职业生涯数据2.泰坦尼克号船员获救预测3.信用卡欺诈检测4.鸢尾花数据集分类5.Mnist手写字体识别6.员工离职与股价预测7.基于真实数据集，使用scikit-learn库进行建模与评估工作，从零开始，代码实战。
第四阶段：决胜AI深度学习必备原理1.深度学习发展与应用2.神经网络必备基础3.神经网络架构4.卷积神经网络详解5.神经网络技巧与细节6.强化学习原理与实践7.从神经网络基础知识点入手，分模块讲解神经网络细节，由浅入深过渡到深层的卷积神经网络，技巧与细节分析。
第五阶段：深度学习必备框架1.Tensorflow基础操作2.Tensorflow建立机器学习模型3.Tensorflow神经网络详解4.基于Tensorflow的CNN与RNN模型5.Caffe框架配置参数详解6.Caffe两种常用数据源制作7.Caffe技巧与应用深度学习项目实战1.验证码识别（基于Tensorflow）2.文本分类（基于Tensorflow）3.图像风格转换（基于Tensorflow）4.词向量模型Word2vec（基于Tensorflow）5.强化学习让AI自己玩游戏（基于Tensorflow）6.人脸检测（基于Caffe）7.人脸关键点定位（基于Caffe）4、图像处理课程大纲第一课：认识OpenCVOpenCV介绍、环境搭建、图像加载、显示、保存。
读取视频文件与摄像头视频流读取与保存。
第二课：神奇的数据结构Mat讲解OpenCV3.x中最重要的数据结构Mat，如何使用Mat、各种基于Mat的操作技巧，指针方式访问与遍历像素、实例详解Mat的妙用第三课：像素算术与几何操作讲解如何计算图像最大最小值、均值与标准方差、加、减、乘、除算术操作，以及与或非的逻辑运算、重点演示这些简单操作，在实际图像处理中的使用技巧与应用场景第四课：滤波函数-改变图像的神奇手段讲解OpenCV3.x中最常用的基于卷积原理的滤波函数、包括均值、中值、高斯、盒子模糊、自定义滤波器等技术与使用技巧第五课：边缘提取讲解OpenCV中梯度与边缘提取的方法与函数调用、以及使用技巧，如何正确的使用这些方法获得正确处理结果，如何避免人为输入参数行为第六课：高斯金子塔与拉普拉斯讲述什么是图像金字塔、什么图像的高斯不同、拉普拉斯不同，图像金字塔融合技术第七课：直方图与反向投影详细讲述图像直方图的定义、应用场合与场景、直方图反向投影技术在图像处理与视频处理用的应用第八课：图像二值化讲述图像二值化的各种方法与技巧、如何对超大图像进行准确二值化第九课：图像形态学操作讲述二值图像的各种形态学操作与使用技巧第十课：霍夫变换与Blob分析直线检测,圆检测\特定几何形状分析第十一课：二值图像分析-对象提取与测量基于轮廓分析、几何矩分析讲解二值图像中对象分析与对象测量技术第十二课：HAAR与LBP特征与人脸检测讲述基于统计特征的HAAR与LBP方式与AdaBoost一起工作实现人脸检测的原理、OpenCV相关API参数解释、以及其他开源的与商用的人脸检测SDK的使用。
在图像与视频中实现人脸检测图像处理项目实战1.AR技术应用直播视频中经常会出现的技术、基于OpenCV实现对视频中人脸实时跟踪，实现一些虚拟旁白与装饰图片与场景融合。
2. 二维码检测与定位二维码的图像扫码解析已经成为很多APP的标准配置与使用方式，但是检测与定位二维码位置一直是技术难点，本案例通过直播课程所学知识，带领大家一步一步剖析知识点、整理思路、实现代码、实现图像中二维码位置检测与定位3.车牌提取与预处理详细分析如何利用所学知识，综合分析解决车牌识别中最难技术问题之一，车牌定位与提取、以及前期预处理5、网络爬虫课程大纲1、零基础入门Python网络爬虫1.认识Python网络爬虫2.网络爬虫工作原理详解3.网络爬虫的常见类型与应用领域4.数据提取技术基础：正则表达式基础实例实战5.编写一个简单网络爬虫爬取51CTO学院课程数据2、Urllib模块基础与糗事百科爬虫项目实战1.使用Urllib模块进行简单网页爬取2.百度信息自动搜索爬虫实战3.自动POST请求实战4.Cookie处理实战5.浏览器伪装技术实战6.数据自动写入数据库实战7. 糗事百科网络爬虫项目实战3、淘宝商品图片爬虫开发实战1.淘宝商品图片爬虫实现思路分析2.淘宝商品图片信息的分析与提取3.编写淘宝商品图片爬虫对目标图片进行批量爬取4.淘宝商品图片爬虫项目的调试与运行4、用户代理池与IP代理池构建技术实战1.为什么要构建用户代理池与IP代理池（避免被反爬）2.IP代理池构建的第一种方案实战（随机IP代理池）3.IP代理池构建的第二种方案实战（接口调用可用IP）4.如何验证IP是否为可用IP（代理IP的自动过滤与筛选）5.IP代理池构建的第三种方案（自建服务器+自动切换IP技术）6.同时构建IP代理池与用户代理池7.使用用户代理池与IP代理池技术批量爬取法律文书数据5、使用抓包分析技术获取Ajax动态请求数据实战1.抓包分析技术简介与Fiddler软件使用基础2.抓取HTTPS数据包难点解决技巧3.Ajax动态请求数据的分析与获取4.通过抓包技术分析中国裁判文书网数据请求5.实现对隐藏文书数据的批量爬取实战6、淘宝大型商品数据爬虫项目实战1.淘宝大型商品数据爬虫项目的实现思路分析2.对目标爬取数据与网页进行简单分析3.通过抓包分析技术获取淘宝价格信息数据4.GBD大型商品数据爬虫项目的编写实战T构造原理5.将爬取的目标数据自动写入数据库中存储7、腾讯视频评论爬虫项目实战1.腾讯视频评论爬虫项目的简单实现2.对腾讯视频评论进行抓包分析3.实现自动加载请求腾讯视频评论4.腾讯视频评论爬虫项目完善与实战8、12306火车票抢票项目开发实战1.12306火车票抢票项目的开发思路分析2.实现cookie的自动处理实战3.实现登录验证码的处理实战4.编写自动登录12306爬虫实战5.通过抓包技术分析12306接口数据集6.余票查询功能的实现实战7.自动提交预订申请功能的实现实战8.乘客信息的自动选择功能的实现实战9.订单的自动确认与提交功能的实现实战10.实现票务的自动监控与自动抢票实战9、Scrapy框架基础使用实战1.Scrapy框架的优点2.Scrapy框架的安装与难点解决实战3.Scrapy简单命令基础使用实战4.XPath表达式基础实战5.Items的编写与使用6.Scrapy爬虫的编写实战7.使用pipelines对数据进行后续处理实战8.settings的常见设置9.中间件技术实战10.通过Scrapy框架构建一个简单的爬虫项目实战10、Scrapy当当网商品数据爬虫项目开发实战1.当当网商品数据爬虫实现思路分析2.目标数据提取与商品页面分析3.Scrapy当当网商品数据爬虫项目的创建4.Items的编写实战5.商品数据爬虫的开发实战6.数据的后续处理与Pipelines编写实战11、Scrapy和讯博客爬虫项目开发实战1.和讯博客博文数据爬虫实现思路分析2.目标数据提取与和讯博客页面分析3.Scrapy和讯博客博文数据爬虫项目的创建4.Items的编写实战5.博客博文数据爬虫的开发实战6.数据的后续处理与Pipelines编写实战12、Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目开发实战1.Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目实现思路分析2.登录数据传递请求的截获与分析3.Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目的创建实战4.Scrapy豆瓣网自动登录爬虫项目的编写开发实战5.实现验证码的自动识别并自动登录6.登录状态的保持实战7. 自动登录并自动爬取登录后页面的数据实战13、Scrapy与Urllib整合项目开发实战1.如何将Scrapy与Urllib整合使用2.京东商城图书商品数据爬虫的开发思路3.目标数据与京东商城图书商品页面分析实战4.京东商城图书商品数据爬虫的编写实战5.京东商城图书商品数据爬虫项目的运行与调试实战14、PhantomJS+Selenium技术基础实战1.爬虫的常见反爬技术与各反爬手段破解思路一览2.抓包分析技术实在无法解决的情况下如何编写爬虫3.PhantomJS技术与Selenium技术简介4.PhantomJS技术基础实战5.Selenium技术基础实战6.通过PhantomJS+Selenium技术实现爬虫实战15、解决JS动态触发+id随机生成反爬破解实战1.JS动态触发+id随机生成反爬策略如何破解？2.腾讯动漫爬虫开发过程遇到的技术难题引入3.通过PhantomJS+Selenium技术解决爬虫反爬限制4.动漫网页的自动拖动与漫画自动模拟触发加载5.多页动漫作品数据的爬取实战16、分布式爬虫构建基础与简单分布式爬虫的构建实战1.分布式爬虫常用的架构方式详解2.方案的选择（Linux+Docker+Redis+Urllib+MySQL）3.Docker技术基础4.Redis技术基础5.准备基础镜像并做好基础准备6.配置好中心节点服务器7.17K小说网站分析与对应分布式爬虫项目的编写将分布式爬虫项目部署到某个子节点中并调试批量建立子节点服务器实现分布式爬取实战及效果展示17、复杂分布式大型网络爬虫的构建与部署实战1.Scrapy-redis架构方式详解2.如何构建Scrapy-redis分布式爬虫实战3.通过Scrapy-redis实现小说数据分布式爬虫项目实战4.Scrapy-redis与简单分布式爬虫的对比5.Scrapy-redis分布式爬虫项目的管理实战18、Python网络爬虫其他高级技术1.数据去重技术（布隆过滤器构建实战）2.pyspider可视化技术3.网络爬虫维护与管理技术实战4.网络爬虫性能监控技术实战19、Python网络爬虫工程师面试指导11.Python网络爬虫工程师面试的要点注意事项2.上海Python网络爬虫工程师经典面试题的讲解与指导3.学员作业项目在线直播指导与解答20、Python网络爬虫工程师面试指导21.应聘Python网络爬虫工程师，面试官看重你什么？2.求职渠道的筛选与精准求职渠道推荐3.学员作业项目在线直播指导与解答。