AI技术基础及应用实践

传统机器学习与深度学习全面解析

【课程背景】

随着人工智能（AI）的迅猛发展，这一技术正在深刻改变各行各业的运作方式，从医疗诊断到金融风控，从制造业自动化到零售个性化服务，AI 的应用场景日益丰富。然而，许多人仍对 AI 的基本概念、核心技术以及实际应用缺乏清晰的理解，这也导致了学习和实践 AI 技术的门槛较高。

本课程的设置旨在解决这一问题，通过循序渐进的学习路径，让学员能够系统掌握从 AI 基础到高级技术的完整知识体系。课程内容涵盖了人工智能的基础概念、传统机器学习技术、深度学习的核心算法以及特定行业的实际应用案例。这种全方位的课程设计，不仅帮助学员建立扎实的理论基础，还注重实践能力的提升，使学员能够在真实的项目中灵活运用所学知识。

同时，课程注重数据处理与分析技能的培养，涵盖数据清洗、可视化、特征工程等关键环节，帮助学员理解数据在 AI 模型开发中的重要性。此外，我们还引入了主流的 AI 工具和开发平台，如 Python、TensorFlow、PyTorch 等，结合实际案例的操作，让学员熟悉当下最流行的 AI 开发流程。

无论你是零基础的技术爱好者，还是希望转型为 AI 专业人士，这门课程都能为你提供全面的知识储备和技能训练，帮助你在未来的 AI 时代中占据一席之地。通过理论与实践相结合的学习方式，你将能够清晰理解 AI 的核心技术逻辑，掌握从模型开发到落地应用的完整流程，为个人职业发展或企业创新注入新的活力。

【课程收益】

系统学习人工智能、机器学习和深度学习的基础理论和关键技术。  

熟练进行数据收集、清洗、可视化及特征工程，为模型优化奠定基础。  

深入理解神经网络架构，熟练应用主流框架如TensorFlow和PyTorch。  

通过自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等案例理解AI的实际应用。  

通过真实项目操作，将所学知识应用于解决复杂的业务问题。

【课程对象】研发人员、数据分析师、产品经理、IT 技术团队、企业管理者

【课程时间】2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、人工智能概述

1、AI 的定义与历史 

什么是人工智能

AI 的发展历程及重要里程碑

2、AI 的分类 

弱 AI vs 强 AI

窄域 AI vs 通用 AI

3、AI 的应用领域 

医疗、教育、出版等领域的AI赋能应用

制造、金融、娱乐等领域的AI赋能应用

二、机器学习基础

1、机器学习简介 

机器学习的定义与重要性

监督学习、无监督学习与强化学习

2、基本算法 

线性回归与逻辑回归

决策树与随机森林

支持向量机（SVM）

3、模型评估与选择 

过拟合与欠拟合

交叉验证与性能指标

三、深度学习基础

1、深度学习简介 

深度学习与机器学习的关系

神经网络的基本结构

2、常见神经网络 

前馈神经网络（FNN）

卷积神经网络（CNN）

循环神经网络（RNN）

3、深度学习框架 

TensorFlow 与 Keras 基础

PyTorch 简介

四、数据处理与分析

1、数据收集与清洗 

数据获取渠道

数据清洗与预处理

2、数据可视化 

使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

常见图表类型及其应用

3、特征工程 

特征选择与特征提取

数据标准化与归一化

五、AI 工具与平台

1、AI编程基础 

Python 基础知识

常用库介绍（NumPy、Pandas、Scikit-learn）

2、AI 开发环境 

Jupyter Notebook 使用

集成开发环境（IDE）推荐

3、云平台与资源 

Google Colab 介绍

AWS、Azure AI 服务概览

六、AI 应用案例分析

1、自然语言处理（NLP） 

文本分类与情感分析

聊天机器人案例

2、计算机视觉 

图像识别与分类

目标检测与人脸识别

3、推荐系统 

协同过滤与内容推荐

电商与内容平台的推荐案例