人工智能课程体系及项目实战
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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,C
4.5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.terminnal
5.more数据
第五章:设置robot训练级别
1.训练list data
2.训练corpus data
3.训练scope data
4.训练外部API
5.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