2
社区成员
发帖
与我相关
我的任务
分享deepSeek人工智能大模型技术实践案例
| 课程名称 | 适应人群 |
|---|---|
| deepSeek人工智能大模型技术实践案例 | 希望学习人工智能实践课程的朋友 |
第一部分：人工智能基础
-
人工智能概述
-
人工智能的定义与发展历程
-
人工智能的主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等）
-
人工智能的应用领域（计算机视觉、语音识别、自动驾驶等）
-
-
数学基础
-
线性代数（矩阵运算、特征值与特征向量）
-
概率论与统计（概率分布、贝叶斯定理）
-
微积分（导数、梯度、优化问题）
-
-
Python 编程与数据处理
-
Python 基础语法
-
NumPy、Pandas 数据处理
-
Matplotlib、Seaborn 数据可视化
-
第二部分：机器学习
-
机器学习基础
-
机器学习的定义与分类（监督学习、无监督学习、强化学习）
-
机器学习工作流程（数据预处理、模型训练、评估与优化）
-
-
经典机器学习算法
-
线性回归与逻辑回归
-
决策树与随机森林
-
支持向量机（SVM）
-
K-均值聚类与主成分分析（PCA）
-
-
模型评估与优化
-
交叉验证与超参数调优
-
模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1 分数）
-
过拟合与欠拟合问题
-
-
实战项目
-
房价预测（回归问题）
-
手写数字识别（分类问题）
-
客户分群（聚类问题）
-
第三部分：深度学习
-
深度学习基础
-
神经网络的基本结构（输入层、隐藏层、输出层）
-
激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）
-
损失函数与梯度下降
-
-
深度学习框架
-
TensorFlow 与 Keras 基础
-
PyTorch 基础
-
-
卷积神经网络（CNN）
-
CNN 的基本结构（卷积层、池化层、全连接层）
-
CNN 在图像分类中的应用
-
实战项目：图像分类（CIFAR-10 数据集）
-
-
循环神经网络（RNN）
-
RNN 的基本结构
-
LSTM 与 GRU
-
实战项目：文本生成
-
-
生成对抗网络（GAN）
-
GAN 的基本原理
-
实战项目：生成手写数字图像
-
第四部分：自然语言处理（NLP）
-
NLP 基础
-
文本预处理（分词、去停用词、词干提取）
-
词袋模型与 TF-IDF
-
词嵌入（Word2Vec、GloVe）
-
-
Transformer 与 BERT
-
Transformer 的基本结构
-
BERT 的原理与应用
-
实战项目：文本分类
-
-
实战项目
-
情感分析
-
机器翻译
-
问答系统
-
第五部分：计算机视觉
-
计算机视觉基础
-
图像处理基础（灰度化、滤波、边缘检测）
-
图像特征提取（SIFT、HOG）
-
-
目标检测与分割
-
YOLO 与 Faster R-CNN
-
语义分割与实例分割
-
实战项目：目标检测
-
-
实战项目
-
人脸识别
-
图像风格迁移
-
视频分析
-
第六部分：强化学习
-
强化学习基础
-
强化学习的定义与基本概念（状态、动作、奖励）
-
Q-Learning 与 Deep Q-Network（DQN）
-
-
实战项目
-
游戏 AI（如 Flappy Bird、CartPole）
-
机器人控制
-
第七部分：AI 工具与部署
-
AI 开发工具
-
Jupyter Notebook 使用
-
Git 与 GitHub 版本控制
-
-
模型部署
-
Flask/Django 部署机器学习模型
-
TensorFlow Serving 与 ONNX
-
云平台部署（AWS、Google Cloud、Azure）
-
-
实战项目
-
部署一个图像分类 API
-
部署一个聊天机器人
-
第八部分：AI 伦理与未来
-
AI 伦理
-
数据隐私与安全
-
AI 的偏见与公平性
-
AI 的社会影响
-
-
AI 的未来
-
人工智能的最新研究趋势
-
人工智能与人类的关系
-
课程特色
-
理论与实践结合：每个模块都包含理论讲解与实战项目。
-
项目驱动：通过实际项目帮助学员掌握技能。
-
工具与框架：涵盖主流 AI 工具与框架（TensorFlow、PyTorch 等）。
-
行业应用：结合行业案例，帮助学员理解 AI 的实际应用。
适合人群
-
对人工智能感兴趣的初学者
-
希望转行 AI 领域的开发者
-
需要提升 AI 技能的数据分析师、工程师
学习成果
-
掌握人工智能的核心概念与算法。
-
能够独立完成机器学习与深度学习项目。
-
具备部署 AI 模型的能力。
-
理解 AI 的伦理问题与未来发展趋势。
目前先讲解实践案例。
...全文
请发表友善的回复…
发表回复
