ai学习三大法则是什么|人工智能大纲

【ai学习三大法则是什么|人工智能大纲】lot物联网小编为你整理了的相关内容，希望能为你解答。

一、 课程介绍

广泛的定义来看，AI就是人工智能技术就是与社会方方面面相结合与应用。AI已经改变我们生活的方方面面，衣食住行这些领域都发生了天翻地覆的改变！新的时代，已经到来，这个时代必然是机器学习人工智能的时代。已经改变的仅仅是刚开头，后面的AI会和更多的方面相结合，以致万物有灵，这个世界更加精彩！

掌握AI开发技术，让你在时代的浪潮中目标清晰的走下去，让自己的职业生涯绽放光彩！

【内容过多，关注博主！会持续更新哟！】

2023版AI课程大纲

由浅入深，精心打磨的课程大纲

阶段

名称

主题

专题一

数据分析前置知识

掌握python基础语法, 具备基础的编程能力；数据科学常用库开发：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等常用Python数据分析库的使用,和数据分析常用技术.

专题二

机器学习算法推导剖析

掌握经典机器学习算法包括回归算法, 支持向量机, 决策树,, 随机森林, GBDT, XGBoost等经典机器学习算法的原理和使用. 并能够使用经典机器学习算法, 完成机器学习项目, 包括kaggle经典比赛案例, 京东购买意向预测, 汽车产品聚类分析, 工业蒸汽量预测等实战项目.

专题三

深度学习剖析与框架设计

掌握深度学习核心理论知识

掌握深度学习神经网络理论及推导

掌握卷积神经网络原理及数学推导

掌握深度学习框架PyTorch, 具备使用pytorch搭建神经网络的能力

掌握paddlepaddle深度学习框架, 能够适应国内厂商开发需求

专题四

机器视觉CV核心体系

掌握传统机器视觉OpenCV库的使用

掌握各种经典和前沿分类网络, 能够完成图片分类任务

掌握目标检测系列算法, 包括yolo, SSD, faster-rcnn等经典算法的原理和使用

掌握语义分割系列算法的原理和使用

掌握实例分割系列算法的原理和使用

专题五

自然语言处理架构设计篇

掌握NLP核心理论知识

掌握语言模型原理及其结构变迁过程

掌握词向量的前世今生及其应用

掌握Transformer结构及其应用

掌握BERT原理及其应用

掌握GPT系列算法原理及其应用

专题六

强化学习与博弈理论

使用规划方法进行策略评估和策略改进

熟悉MDP的所有元素，尤其是环境模型(状态转移概率、汇报)

熟悉强化学习中重要的策略评估、改进和迭代的理论

掌握表格型强化学习以及查表型强化学习约束条件

懂得DQN使用深度神经网络从原始数据中提取特征和近似行为

专题七

AI热门项目实战

掌握从0到1搭建人工智能项目体系流程

掌握在企业中搭建图像识别 目标检测系统流程

具备利用多种神经网络深度学习神经网络 卷积网络 RNN解决负责检测问题

具备高级AI算法工程师的理论思维和代码实操的能力

具备满足大厂AI算法工程师面试中考点的能力

专题八

AI工程师通用技能和组织能力培养篇

帮助AI技术人员提升解决AI算法的能力、项目能力和创新能力

训练复杂问题如何拆解，将问题简单化

如何有效沟通，避免对抗性沟通，提高工作掉率

如何打造良好团队技术氛围，乐于分享、交流

专题九

行为识别, 姿态估计, 目标追踪

掌握slowfast算法, 基于3D卷积的视频分析与动作识别.掌握deepsort算法, 卡尔曼滤波与状态估计. 掌握OpenPose姿态估计算法

专题十

图神经网络

掌握图神经网络GNN原理与架构, 掌握图卷积GCN模块构建与效果.掌握PyTorch-Geometric. 掌握图注意力机制与图序列网络模型

专题十一

对比学习与多模态任务

掌握对比学习核心思想与应用领域. 掌握对比学习经典算法原理与架构.

掌握Clip算法流程与应用

专题十二

对抗生成网络

掌握对抗生成网络架构原理. 掌握基于CycleGAN开源项目, 掌握Stargan论文架构及项目实战. 掌握基于stargancv2的变声器模型.掌握基于GAN的图像补全实战.

专题十三

深度学习模型部署与剪枝优化

掌握pytorch框架部署实战,掌握模型蒸馏算法与应用. 掌握模型剪枝算法NetworkSlimming.掌握模型加速与格式转换. 掌握CV领域经典项目部署

专题十四

知识图谱

掌握知识图谱neo4j数据库, 掌握使用python操作neo4j, 掌握基于知识图谱的医药问答系统.

专题十五

语音识别

掌握seq2seq序列网络. 掌握LAS模型语音识别.掌握语音分离ConvTasnet模型. 掌握语音合成tacotron.

专题十六

推荐系统

掌握协同过滤与矩阵分解, 掌握音乐推荐系统实战.掌握基于知识图谱的电影推荐项目. 掌握点击率估计FM与DeepFM算法. 掌握推荐系统常用工具包.

一、 培养目标2.1 课程培养目标

v 熟练掌握Python编程语言。

v 熟练掌握NumPy科学计算库。

v 熟练掌握Pandas数据分析库

v 熟练掌握数据可视化库Matplotlib

v 熟练掌握数据可视化库Seaborn

v 熟练掌握算法数据基础—微积分

v 熟练掌握算法数据基础—线性代数

v 熟练掌握算法数据基础—概率论

v 熟练掌握算法数据基础—最优化

v 熟练掌握线性回归算法

v 熟练掌握多元线性回归

v 熟练掌握梯度下降

v 熟练掌握归一化

v 熟练掌握正则化

v 掌握Lasso回归原理

v 熟练掌握Ridge回归原理

v 熟练掌握线性分类算法

v 熟练掌握逻辑回归原理

v 熟练掌握SoftMax多分类原理

v 熟练掌握SVM支持向量机经典算法

v 熟练掌握SMO优化算法

v 熟练掌握聚类算法Kmeans原理

v 熟练掌握DBSCAN算法

v 熟练掌握PCA算法

v 熟练掌握EM、GMM算法

v 熟练掌握决策树算法原理

v 熟练掌握随机森立算法原理

v 熟练掌握Adaboost算法

v 熟练掌握GBDT算法

v 熟练掌握XGBoost算法

v 熟练掌握贝叶斯模型

v 熟练掌握机器视觉库OpenCV。

v 熟练掌握TensorFlow原理

v 熟练掌握卷积神经网络

v 熟练掌握BP反向传播算法

v 熟练掌握不同经典卷积神经网络模型

v 熟练掌握TensorFlow分布式搭建

v 熟练掌握PyTorch模型原理应用

v 熟练掌握PyTorch卷积神经网络搭建与应用

v 熟练掌握PyTorch神经网络模型应用

v 熟练掌握PyTorch搭建GAN对抗神经网络模型

v 熟练掌握经典目标检测算法RCNN模型

v 熟练掌握经典目标检测算法Fast R-CNN模型

v 熟练掌握经典目标检测算法Faster R-CNN模型

v 熟练掌握经典目标检测算法mask R-CNN模型

v 熟练掌握经典目标检测算法RFCN模型

v 熟练掌握经典目标检测算法Cascade R-CNN模型

v 熟练掌握YOLO-V1算法

v 熟练掌握YOLO-V2算法

v 熟练掌握YOLO-V3算法

v 熟练掌握YOLO-V4算法

v 熟练掌握YOLO-V5算法

v 熟练掌握YOLO自定义目标检测

v 熟练掌握SSD算法

v 熟练掌握RetinaNet算法

v 熟练掌握深度学习原理。

v 熟练掌握深度学习实战。

v 熟练掌握无人车技术。

2.2 职业规划目标

v Python开发工程师

v Python数据分析开发工程师

v Python数据可视化开发工程师

v Python自动化办公开发工程师

v Python数据挖掘开发工程师

v Python数据清洗开发工程师

v Python数据ETL数据开发工程师

v Python数据架构师

v Python数据仓库开发工程师

v Python机器视觉开发工程师

v Python图像处理开发工程师

v Python安防工程师

v Python智能家居开发工程师

v Python智能硬件开发工程师

v Python人工智能开发工程师

v Python算法开发工程师

v Python数据科学家

v Python深度学习开发工程师

v Python图像识别算法工程师

v Python语音识别工程师

v AI应用开发工程师

v NLP开发工程师

v Python推荐算法工程师

v Python反欺诈工程师

v Python风控算法工程师

v Python智能驾驶系统工程师

二、 Python基础与科学计算

阶段概述：

本阶段讲解，Python 基础语法，NumPy 科学计算模块，Pandas 数据分析模块，Matplotlib 和 Seaborn 数据可视化模块

达成目标：

通过本阶段学习，让学生快速掌握 Python 语言的特性和语法，并着重对算法这块所涉及的NumPy 科学计算模块和 Pandas 数据分析模块进行讲解。掌握数据可视化库的各种设置与操作，掌握常用视图函数。

实战教学项目：

Ø 体侧成绩数据处理案例

Ø 招聘网站数据分析师岗位综合案例

3.1 Python 基础语法

1) 循环控制

2)切片操作

3) 数据类型

4) 集合操作

5) 常用内建函数

6) 函数式编程

7) 类与对象

8) 继承

9) 装饰器

10) 生成器

3.2科学计算模块Numpy

1) Numpy ndarray 对象

2) Numpy 数据类型

3) Numpy 数组属性

4) Numpy 创建数组

5) Numpy 切片和索引

6) Numpy 高级索引

7) Numpy 广 播

8) Numpy 数组操作

9) Numpy 数学和统计函数

10) Numpy 排序、条件过滤函数

11) Numpy 线性代数

3.3数据处理分析模块 Pandas

1)Pandas IO 文件操作

2) Pandas 索引和数据选择器

3) Pandas 合并、连接

4) Pandas 缺失值数据处理

5) Pandas 数据离散化

6) Pandas 数学和统计指标

7) Pandas 分箱操作

8) Pandas 分组聚合

9) Pandas 数据清洗

10) Pandas 数据重塑

3.4数据可视化模块

1) Matplotlib 常用设置

2) Matpltlib 图例、脊柱移动

3) Matplotlib 子视图

4)Matplotlib 散点图、线图、核密度图

5) Matplotlib 饼图、直方图、盒图

6) Matplotlib 等高线图

7) Matplotlib 双轴布局

8) Matplotlib 文本操作

9) Matplotlib 3D可视化

10) Seaborn 单变量、多变量的图形绘制

11) Seaborn Style 和 Color

12) Seaborn facetgrid

一、 算法数学基础

阶段概述：

本阶段讲解，微积分基础，线性代数基础，多元函数微分学，线性代数高级，概率论，最优化。

达成目标：

通过本阶段学习，掌握后面机器学习算法、深度学习算法涉及的数学知识，使得后面在理解算法推导的过程中游刃有余。如果学员大学数学知识还未忘记或者研究生毕业，这一部分可以先跳过学习后面的知识。

4.1微积分基础

1)导数的定义

2) 左导数、右导数、可导函数

3) 导数几何意义、物理意义

4) 基本函数求导公式

5) 四则运算法则

6) 复合函数求导法则

7) 神经网络激活函数的导函数求解

8) 高阶导数

9) 导数与函数单调性

10) 极值定理

11) 导数与函数凹凸性

12) 一元函数泰勒展开

4.2 线性代数基础

1)向量与其运算

2) 行向量和列向量

3) 向量加减、数乘、内积、转置

4) 向量范数

5) 特殊向量

6) 矩阵与其运算

7) 方阵、对称阵、单位阵、对角阵

8) 矩阵加减、数乘、矩阵乘法、转置

9) 逆矩阵

10) 行列式

4.3多元函数微分学

1) 偏导数

2) 高阶偏导数

3) 梯度

4) 雅可比矩阵

5) Hessian 矩阵

6) 极值判别法则

4.4线性代数高级

1) 二次型

2)特征值和特征向量

3) 特征值分解

4) 多元函数的泰勒展开

5) 矩阵和向量的求导公式

6) 奇异值分解

7) 奇异值分解计算方式

8) 奇异值分解性质

9) SVD 用于数据压缩

10) SVD 用于 PCA 降维

11) SVD 用于协同过滤

12) SVD 用于矩阵求逆

4.5概率论

1)随机事件和随机事件概率

2) 条件概率和贝叶斯公式

3) 随机事件的独立性

4) 随机变量

5) 数学期望和方差

6) 常用随机变量服从的分布

7) 随机向量

8) 随机变量独立性

9) 协方差与协方差矩阵

10) 随机向量的常见分布

11) 最大似然估计

4.6最优化

1) 局部最小和全局最小

2)迭代法求解

3) 梯度下降法推导

4) 牛顿法推导

5) 坐标下降法

6) 数值优化算法的问题

7) 凸集

8) 凸函数

9) 凸优化问题

10) 拉格朗日乘数法

11) 拉格朗日对偶

12) KKT条件

二、 线性回归算法

阶段概述：

本阶段讲解，多元线性回归，梯度下降法，归一化，正则化，Lasso 回归，Ridge 回归，多项式回归。

达成目标：

通过本阶段学习，从推导出多元线性回归算法的损失函数，到实现开发和应用算法，再到对算法从数据预处理上，以及损失函数上的优化都将整体彻底掌握。对后面学习更多算法，甚至深度学习都将起到举一反三的效果。

实战教学项目：

Ø 代码实现梯度下降求解多元线性回归

Ø 中国人保保费预测案例

5.1正规方程与多元线性回归

1) 简单线性回归

2)最优解与最小二乘法

3) 多元线性回归判别式

4) 多元线性回归的数学假设

5) 利用 MLE 推导出目标函数

6) 对数似然推导出 MSE 损失函数

7) MSE 求偏导得到参数解析解

8) 正规方程原理推导

9) 正规方程求解多元一次方程

10) 多元线性回归的 python 代码实现

11) 多元线性回归的 sklearn 代码实战

5.2梯度下降法

1)梯度下降法原理与公式

2) 学习率设置的学问

3) GD 应用于多元线性回归的流程

4) 全量梯度下降的原理与代码实现

5) 随机梯度下降的原理与代码实现

6) Mini-Batch 梯度下降的原理与代码实现

7) 代码实现增加 MBGD 数据的随机性

8) 代码实现动态调整学习率

5.3归一化

1) 归一化目的与量纲

2) 归一化提高模型精度

3) 最大值最小值归一化与缺点

4) 方差归一化与好处

5) 均值归一化与好处

6) 标准归一化的代码实战与技巧

5.4正则化

1)提高泛化能力与防止过拟合

2) 正则化用于损失函数

3) L1 与 L2 正则项与范数的关系

4) 结合 GD 讲解 L1L2 的几何意义

5) 透过导函数讲解 L1 的稀疏性

6) 透过导函数讲解 L2 的平滑性

5.5 Lasso 回归、Ridge 回归、多项式回归

1)Lasso 回归原理与代码实战

2) Ridge 回归原理与代码实战

3) ElasticNet 回归原理与代码实战

4) 升维的意义

5) 多项式回归进行升维原理

6) 多项式升维代码实战

以上内容为【ai学习三大法则是什么|人工智能大纲】的相关内容，更多相关内容关注lot物联网。