人工智能化系统课程体系及其项目实战

人工智能化系统课程体系及其项目实战

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资源描述:

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1、

2、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numpy1.Python语言基础

3、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.

4、Matplotlib绘制第一个折线图

5、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

6、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,C4.5算法4.决策树

7、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

8、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.

9、激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节

10、5.神经网络表现效果第九课:mnist手写字体识别1.Tensorflow框架2.CNN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

11、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.mni

12、st手写字体识别

13、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

14、6.robot框架介绍7.robot的安装(api与源码)8.robot的quickstart第三章:rob

15、ot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.simpledemo数据2.mongodb数据3.git数据

16、4.terminnal5.more数据第五章:设置robot训练级别1.训练listdata2.训练corpusdata3.训练scopedata4.训练外部API5.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

17、是什么3.filter的创建4.filter的设置

18、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

19、2.session实战案例操作3.文摘自动生成人机对话项目实战1.项目介绍背景2.项目核心技术点介绍3.智能机器人人机对话系统4.代码实现5.人机对话优

20、化(补充优化)6.开源机器人有哪些

21、3、深度学习课程大纲第一阶段:Python必备库快速入门1.Python语言基础快速入门2.科学计算库Numpy3.数据分析处理库Pandas4.可视化库Matplotlib5.人工智能必备Python基础,快速掌握语言风格与常用库使用方法第二阶段:机器学习经典算法1.线性回归2.

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