一、课程概览
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面。这门课程将带你全面了解AI技术，从基础知识到高级应用，帮助你掌握AI的核心技能。
【课程内容丰富，持续更新】
2023版AI课程大纲
阶段一：AI基础
专题一：数据分析前置知识
掌握Python基础语法和编程能力。学习数据科学常用库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等。
专题二：机器学习算法原理
掌握经典机器学习算法，包括回归、支持向量机、决策树、随机森林等。并完成实战项目，如kaggle比赛案例、京东购买意向预测、汽车产品聚类分析等。
阶段二：深度学习
专题三：深度学习核心知识与框架设计
掌握深度学习核心理论知识，包括网络理论及推导、卷积网络原理等。学习深度学习框架，如PyTorch和PaddlePaddle。
专题四：机器视觉CV核心体系
掌握OpenCV库的使用，以及各种经典和前沿分类网络、目标检测系列算法等。
阶段三：NLP与强化学习
专题五：自然语言处理架构设计
掌握NLP核心理论知识，包括语言模型原理、词向量的应用、Transformer结构等。
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改进，熟悉强化学习中的策略评估、改进和迭代的理论。掌握DQN使用深度网络从原始数据中提取特征和近似行为。
其他专题：AI热门项目实战、AI工程师通用技能培养、行为识别、姿态估计、目标追踪、图网络、对比学习与多模态任务、对抗生成网络、深度学习模型部署与优化、知识图谱、语音识别、推荐系统等。
一、课程目标
通过本课程的学习，你将熟练掌握Python编程语言、机器学习、深度学习等AI核心技术，并能够在实际项目中应用。培养你的职业规划目标，如Python数据分析开发工程师、Python人工智能开发工程师等。
二、算法数学基础
本阶段将讲解微积分基础、线性代数基础、概率论以及最优化等AI算法涉及的数学知识，为后续的机器学习、深度学习算习打下坚实的基础。
三、线性回归算法
本阶段将深入讲解多元线性回归、梯度下降法、归一化、正则化、Lasso回归、Ridge回归以及多项式回归等算法。通过推导损失函数，实现和应用算法，并从数据预处理和损失函数上进行优化，让你彻底掌握线性回归算法。实战教学项目包括人保保费预测案例等。还将介绍正规方程与多元线性回归的原理与推导，以及梯度下降法在多元线性回归中的应用。还将讲解归一化和正则化的目的与实现方法，以及Lasso回归、Ridge回归和多项式回归的原理与代码实战。通过这一阶段的学习，你将能够举一反三地应用所学知识到更多的算法和深度学习领域。
