人工智能化课程体系和项目实战.docx

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1、人工智能课程体系及工程实战Ix机器学习课程大纲第一课：Python根基与科学计算库numpyl.Python语言根基ZPython数据构造列表,字典,元组3 .科学计算库Numpy根基4 .Numpy数组操作5 .Numpy矩阵基本操作6 .Numpy矩阵初始化与创立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ZPandas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核心数据构造Series详解6 .Padas数据索引7 .Matplotlib绘制第一个折线图8 .Matplotlib条形图

2、,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 .有监视与无监视问题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 .正那么化参数选择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.熠原理，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：Kaggie机器学习案例实战1.泰坦尼克船

3、员获救预测2 .使用pandas库进展数据读取与缺失值预处理3 .使用SCikit-Iearn库比照回归模型与随机森林模型4 .GBDT构造原理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构造2 .激活函数3 .神经网络构造4 .深入神经网络细节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网络构造3 .基于tenso

4、rflow的网络框架4 .构造CNN网络构造5 .迭代优化训练第十课：聚类与集成算法l.k-means,DBSCAN等经典聚类算法原理2 .pytho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工程实战1.科比职业生涯数据分析2 .信用卡欺诈检测案例3 .莺尾花数据集分析4 .泰坦尼克号船员获救预测5 .员工离职预测6 .mnist手写字体识别2、人机对话课程大纲第一章：Human-robot-chattersystem运行环境l.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

5、安装5Anaconda库使用6.Anaconda使用实例演示第二章：robot基本概念l.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6 .robot框架介绍7 .robot的安装api与源码8 .robot的quickstart第三章：robot智能机器人1.创立机器人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）7 .simpledemo数据2 .mongodb数据3 .git数据4 .terminnal5 .

6、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 .创立一个新的语料级别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的主要用途是什么3 .filter的创立4 .filter的设置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 .ro

7、bot惯用日志输出第九章：session识别详解1.session构建2.session实战案例操作3.文摘自动生成人机对话工程实战1.工程介绍背景2 .工程核心技术点介绍3 .智能机器人人机对话系统4 .代码实现5 .人机对话优化补充优化6 .开源机器人有哪些3、深度学习课程大纲第一阶段：Python必备库快速入门1 .Python语言根基快速入门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根基，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 .逻辑回归3 .决策树4 .随机森林5 .支

8、持向量机6 .Xgboost7 .聚类8 .神经网络9 .PCA与SVD10 .词向量模型word2vec11 .机器学习必备经典算法原理推导第三阶段：机器学习案例实战1 .科比职业生涯数据2 .泰坦尼克号船员获救预测3 .信用卡欺诈检测4 .莺尾花数据集分类5 .Mnist手写字体识别6 .员工离职与股价预测7 .基于真实数据集，使用SCikit-Iearn库进展建模与评估工作，从零开场，代码实战。第四阶段：决胜Al深度学习必备原理1 .深度学习开展与应用2 .神经网络必备根基3 .神经网络架构4 .卷积神经网络详解5 .神经网络技巧与细节6 .强化学习原理与实践7 .从神经网络根基知识点入

9、手，分模块讲解神经网络细节，由浅入深过渡到深层的卷积神经网络，技巧与细节分析。第五阶段：深度学习必备框架l.Tensorflow根基操作2 .Tensorflow建设机器学习模型3 .Tensorflow神经网络详解4 .基于Tensorflow的CNN与RNN模型5 .Caffe框架配置参数详解6 .Caffe两种常用数据源制作7 .Caffe技巧与应用深度学习工程实战1 .验证码识别基于Tensorflow2 .文本分类基于TenSorflow3 .图像风格转换基于TenSC)rflow4 .词向量模型WOrd2vec基于TenSorfIOw5 .强化学习让Al自己玩游戏基于TenSOrf

10、Iow6 .人脸检测基于Caffe7 .人脸关键点定位基于Caffe4、图像处理课程大纲第一课：认识OPenCVC)PenCV介绍、环境搭建、图像加载、显示、保存。读取视频文件与摄像头视频流读取与保存。第二课：神奇的数据构造Mat讲解0penCV3.x中最重要的数据构造Mat1若何使用Mat、各种基于Mat的操作技巧，指针方式访问与遍历像素、实例详解Mat的妙用第三课：像素算术与几何操作讲解若何计算图像最大最小值、均值与标准方差、力口、减、乘、除算术操作，以及与或非的逻辑运算、重点演示这些简单操作，在实际图像处理中的使用技巧与应用场景第四课：滤波函数-改变图像的神奇手段讲解0penCV3X中最

11、常用的基于卷积原理的滤波函数、包括均值、中值、高斯、盒子模糊、自定义滤波器等技术与使用技巧第五课：边缘提取讲解OPenCV中梯度与边缘提取的方法与函数调用、以及使用技巧，若何正确的使用这些方法获得正确处理结果，若何防止人为输入参数行为第六课：高斯金子塔与拉普拉斯讲述什么是图像金字塔、什么图像的高斯不同、拉普拉斯不同，图像金字塔融合技术第七课：直方图与反向投影详细讲述图像直方图的定义、应用场合与场景、直方图反向投影技术在图像处理与视频处理用的应用第八课:图像二值化讲述图像二值化的各种方法与技巧、若何对超大图像进展准确二值化第九课:图像形态学操作讲述二值图像的各种形态学操作与使用技巧第十课：霍夫变

12、换与Blob分析直线检测,圆检测特定几何形状分析第十一课：二值图像分析-对象提取与测量基于轮廓分析、几何矩分析讲解二值图像中对象分析与对象测量技术第十二课：HAAR与1.BP特征与人脸检测讲述基于统计特征的HAAR与1.BP方式与AdaBoost一起工作实现人脸检测的原理、C)PenCV相关API参数解释、以及其他开源的与商用的人脸检测SDK的使用。在图像与视频中实现人脸检测图像处理工程实战1 .AR技术应用直播视频中经常会出现的技术、基于OPenCV实现对视频中人脸实时跟踪，实现一些虚拟旁白与装饰图片与场景融合。2 .二维码检测与定位二维码的图像扫码解析已经成为很多APP的标准配置与使用方式

13、，但是检测与定位二维码位置一直是技术难点，本案例通过直播课程所学知识，带着大家一步一步剖析知识点、整理思路、实现代码、实现图像中二维码位置检测与定位3 .车牌提取与预处理详细分析若何利用所学知识，综合分析解决车牌识别中最难技术问题之一，车牌定位与提取、以及前期预处理5、网络爬虫课程大纲Ix零根基入门Python网络爬虫1 .认识Python网络爬虫2 .网络爬虫工作原理详解3 .网络爬虫的常见类型与应用领域4 .数据提取技术根基：正那么表达式根基实例实战5 .编写一个简单网络爬虫爬取51CT0学院课程数据2、UrHib模块根基与模事百科爬虫工程实战1 .使用UriIib模块进展简单网页爬取2

14、.百度信息自动搜索爬虫实战3 .自动POST请求实战4 .Cookie处理实战5 .浏览器伪装技术实战6 .数据自动写入数据库实战7 .模事百科网络爬虫工程实战3、淘宝商品图片爬虫开发实战1 .淘宝商品图片爬虫实现思路分析2 .淘宝商品图片信息的分析与提取3 .编写淘宝商品图片爬虫对目标图片进展批量爬取4 .淘宝商品图片爬虫工程的调试与运行4、用户代理池与IP代理池构建技术实战1.为什么要构建用户代理池与IP代理池防止被反爬2.IP代理池构建的第一种方案实战随机IP代理池3.IP代理池构建的第二种方案实战接口调用可用IP4.若何验证IP是否为可用IP代理IP的自动过滤与筛选1.1 P代理池构建的第三种方案自建服务器+自动切换IP技术6 .同时构建IP代理池与用户代理池7 .使用用户代理池与IP代理池技术批量爬取法律文书数据5、使用抓包分析技术获取AjaX动态请求数据实战1.抓包分析技术简介与FiddIer软件使用根基2.抓取HTTPS数据包难点解决技巧3Ajax动态请求数据的分析与获取4 .通过抓包技术分析中国裁判文书网数据请求5 .实现对隐藏文书数据的批量爬取实战6、淘宝大型商品数据爬虫工程实战1 .淘宝大型商品数据爬虫工程的实现思路分析2 ,对目标爬取数据与网页进展