人工智能培训班课程大纲

一、引言

人工智能（AI）作为当今科技领域的热门话题，正逐渐改变着我们的生活方式。本培训班将带您全面了解人工智能领域的知识，通过实践项目帮助您掌握AI技术。

二、基础知识

1. 什么是人工智能？

2. AI发展历程与现状。

3. 人工智能的分类与应用场景。

4. 数学基础（概率论、统计学、线性代数）。

三、机器学习

1. 机器学习的基本概念。

2. 监督学习与无监督学习。

3. 决策树、随机森林、支持向量机等算法。

4. 线性回归与逻辑回归。

5. K-均值聚类、层次聚类等聚类算法。

6. 特征工程与模型评估。

四、深度学习

1. 神经网络的基本原理。

2. 感知器、反向传播算法等基础概念。

3. 卷积神经网络（C）及其应用。

4. 循环神经网络（R）及其应用。

5. 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）。

6. 深度生成模型与自编码器。

7. 深度强化学习。

五、自然语言处理

1. 自然语言处理的基本概念。

2. 分词、词性标注与句法分析。

3. 文本分类与情感分析。

4. 语义角色标注与问答系统。

5. 机器翻译与语音识别。

6. 自然语言生成与对话系统。

六、计算机视觉

1. 计算机视觉的基本概念。

2. 图像处理与图像增强。

3. 目标检测与跟踪。

4. 图像分类与物体识别。

5. 三维重建与场景理解。

6. 人脸识别与手势识别。

七、强化学习

1. 强化学习基本概念。

2. Q-learig、SARSA等基于价值的强化学习方法。

3. Policy Gradie Mehods等基于策略的强化学习方法。

4. Deep Q ework (DQ)、Proximal Policy Opimizaio (PPO)等深度强化学习方法。