基础编程与数学1. Python基础：变量、数据类型、控制结构等4周2. 线性代数：向量、矩阵运算等3. 高等数学：导数、积分等4. 概率论与数理统计：概率分布等5. Python科学计算库：NumPy、Pandas6. Jupyter Notebook使用...
课程概述
| 学习阶段 | 学习内容 | 学习时长 |
|---|---|---|
| 基础编程与数学 | 1. Python基础：变量、数据类型、控制结构等 | 4周 |
| 2. 线性代数：向量、矩阵运算等 | ||
| 3. 高等数学：导数、积分等 | ||
| 4. 概率论与数理统计：概率分布等 | ||
| 5. Python科学计算库：NumPy、Pandas | ||
| 6. Jupyter Notebook使用 | ||
| 机器学习基础 | 1. 机器学习概念：监督、无监督、强化学习 | 5周 |
| 2. 常见算法：线性回归、决策树等 | ||
| 3. 模型评估指标：准确率、召回率等 | ||
| 4. 特征工程：选择、提取、缩放 | ||
| 5. Scikit - learn库使用 | ||
| 6. 交叉验证与超参数调优 | ||
| 7. 简单项目：房价预测等 | ||
| 深度学习基础 | 1. 神经网络结构：神经元、激活函数 | 7周 |
| 2. CNN：图像识别应用 | ||
| 3. RNN及变体：序列数据处理 | ||
| 4. GAN：图像生成等应用 | ||
| 5. 优化算法：梯度下降等 | ||
| 6. 深度学习框架：TensorFlow或PyTorch | ||
| 7. 数据预处理与增强 | ||
| 8. 简单项目：图像分类等 | ||
| 9. 正则化方法：L1、L2等 | ||
| 自然语言处理 | 1. 基本任务：文本分类、机器翻译等 | 6周 |
| 2. 词法与句法分析：分词、词性标注等 | ||
| 3. 词向量表示：Word2Vec等 | ||
| 4. 深度学习模型：Transformer、BERT等 | ||
| 5. 自然语言处理工具包：NLTK等 | ||
| 6. 项目：文本摘要生成等 | ||
| 7. 对话系统设计 | ||
| 8. 评价指标：准确率、BLEU等 | ||
| 计算机视觉 | 1. 基本概念：特征提取、目标检测等 | 6周 |
| 2. 图像分割技术：语义分割等 | ||
| 3. 人脸识别与姿态估计 | ||
| 4. OpenCV库使用 | ||
| 5. 项目：自动驾驶目标检测等 | ||
| 6. AR与VR中的应用 | ||
| 7. 评价指标：准确率、mAP等 | ||
| 项目实战与综合应用 | 1. 实际项目开发：智能安防等 | 7周 |
| 2. 云计算平台：AWS、华为ModelArts等 | ||
| 3. 模型压缩与加速技术 | ||
| 4. AI伦理与法律：隐私保护等 | ||
| 5. 版本控制工具：Git | ||
| 6. 自动化机器学习工具：AutoKeras等 | ||
| 7. 团队协作项目 | ||
| 8. 综合性项目展示 | ||
| 9. 行业研究进展了解 | ||
| 10. 项目演示与分享 | ||
| 11. 项目评估与总结 |
老师介绍
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梅岩老师
获得CCIE-DC数据中心/ ISP运营商/ RS路由交换三个方向专家级认证，国...
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王章妮老师
毕业于南昌大学，HCIE网络工程师，HCIP讲师，一直从事华为网络数通方向HCI...