人工智能教学培训大纲

一、人工智能概述

1. 人工智能的定义和发展历程

2. 人工智能的技术体系和分类

3. 人工智能的应用场景和优势

二、机器学习基础

1. 机器学习的基本概念和原理

2. 监督学习和无监督学习

3. 线性回归、逻辑回归、支持向量机等常用算法

4. 过拟合与欠拟合问题，正则化方法

5. 决策树、随机森林和梯度提升树等集成学习算法

三、Pyho编程语言

1. Pyho的语法和基本操作

2. umPy库的使用，数组操作和线性代数运算

3. Padas库的使用，数据处理和分析

4. Maplolib和Seabor库的使用，数据可视化

5. Pyho中的函数、类和面向对象编程

四、数据处理与分析

1. 数据清洗和预处理，缺失值和异常值处理

2. 数据特征工程，特征选择和特征转换

3. 数据分布和可视化，直方图、散点图等

4. 数据降维技术，主成分分析和线性判别分析

5. 特征学习和嵌入，Word2Vec和GloVe等算法

五、人工智能实战项目

1. 项目需求分析和设计

2. 数据集的获取和处理

3. 模型选择和训练，参数优化和调优

4. 模型评估和性能测试，使用ROC曲线、AUC、精确率、召回率等指标评估模型性能。

5. 模型部署和应用，实现自动化决策和预测。