人工智能-计算机视觉进阶
本课程系统讲解人工智能的基础与进阶知识，涵盖从数学基础（高等数学）、数据分析与概率论到机器学习与深度学习的核心算法及应用。第一至五阶段分别深入探讨了人工智能的基础理论与实践操作：第一阶段以高等数学为起点，介绍了数据分析的基本概念；第二至四阶段则逐步引导学员掌握Python高级应用、监督与非监督学习算法及深度学习技术；第五至九阶段聚焦于图像处理与实际项目实战案例分析，并结合真实数据集进行理论与实践结合的综合训练。课程以通俗易懂的方式讲解复杂概念，并通过代码演示帮助学员快速上手机器学习与深度学习的实际操作。
阶段1、人工智能基础 － 高等数学必知必会
本阶段主要围绕数据分析、概率论、线性代数以及矩阵理论与凸优化等四个核心领域进行讲解，并旨在提升参与者的逻辑思维能力和问题解决能力。扎实的数学基础对于后续深入学习机器学习和深度学习算法具有重要意义，并且这些领域的研究对于人工智能的发展至关重要。例如，在人工智能领域中，“概率论”作为实现智能的核心理论基础之一
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一、数据分析
| 1）常数e
2）导数
3）梯度
4）Taylor | 5）gini系数
6）信息熵与组合数
7）梯度下降
8）牛顿法 |
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二、概率论
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1）微分逼近理论基础
2）深入理解极限理论及其在微分和积分中的应用
3）通过逼近思想深入解析微分概念；探讨用积分方法构建概率空间
4）掌握概率论的知识框架与核心内容
5）构建经典概率模型分析框架
6）研究常见的概率分布类型及其特点
7）深入探究弱大数定律与强大数定律的关系探讨；中心极限定理的理论推导及其应用意义
8）掌握协方差矩阵与相关系数的计算方法及实际意义
9）比较分析贝叶斯推断中两种核心估计方法的优劣
三、线性代数及矩阵
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- 线性空间及其线性变换
- 矩阵的基本概念与性质
- 状态转移过程中的关键工具
- 特征向量与特征值的理论基础
- 关于矩阵乘法的相关运算
- 矩阵分解的重要方法之一
- 对称性质与正交规范的基础体系
- 降维与奇异值分析的核心技术
- 矩阵求导法则及其应用
- 基于映射的投影理论基础
四、凸优化
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| 1）凸优化基本概念
2）凸集
3）凸函数 | 4）凸优化问题标准形式
5）凸优化之Lagerange对偶化
6）凸优化之牛顿法、梯度下降法求解 |
阶段2、人工智能提升 － Python高级应用
伴随着人工智能时代的到来及其蓬勃发展，在人工智能领域占据领先地位的Python语言已基本确立其主导地位。机器学习确实非常引人注目,然而它所涉及的复杂性和难度较大,通常会涉及组装工作流和管道,设置数据源以及内部与云部署之间分流。而借助于Python库后,有助于提升处理流程效率,同时在不断迭代更新的过程中也推出了新的版本与功能。本阶段旨在为后续机器学习的学习提供便利和支持。
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一、容器
1）列表：List
2）元组：Tuple
3）字典：Dict
4）数组：Array
5）切片操作
6）基于列表的生成式
7）浅拷贝与深拷贝的区别主要体现在复制深度上。
二、函数
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1）λ表达式及其应用
2）深入理解递归概念的同时掌握尾递归优化技术
3）探索常用的内置功能模块与高级功能集成
4）实践环节：基于约瑟夫环算法的解决方案设计
三、常用库
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| 1）时间库
2）并发库
3）科学计算库 | 4）Matplotlib可视化绘图库
5）锁和线程
6）多线程编程 |
阶段3、人工智能实用 － 机器学习篇
机器学习通过运用特定的算法来分析和处理数据信息，在此基础上形成一定的认知能力。这种能力使得它能够对现实世界的复杂情况做出判断与预测。相比之下，在传统程序设计中所使用的规则是预先编写好的，并且只能按照固定的逻辑执行指令。而实际上，在经过大量实践应用后发现，“自我训练”的过程才是其真正的能力来源——通过大量数据集进行自主训练以达到特定的任务目标。在这一阶段中我们将系统地介绍机器学习的核心概念及其应用方法包括：机器学习概述 数据清洗与特征选择 回归分析 决策树 随机森林及提升方法 支持向量机 聚类分析 EM算法 贝叶斯方法 隐马尔科夫模型 LDA主题模型等基础理论内容以及这些核心方法的实际应用技巧。其中包含两大主要类型：监督学习与无监督学习等基本概念以及它们在实际问题中的具体解决方案。
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一、机器学习
| 1）机器学习概述 |
二、监督学习
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- 二项式回归模型
- 多分类判别分析方法
- 线性链式条件随机场模型
- 支持向量机（SVM）的基本原理
- 分而治之决策树模型
- 集成型随机决策森林结构
- 梯度提升树集成算法
- 混合学习策略框架
三、非监督学习
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| 1）高斯混合模型
2）聚类
3）PCA 4）密度估计 | 5）LSI
6）LDA
7）双聚类 |
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四、数据处理与模型调优
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| 1）特征提取
2）数据预处理
3）数据降维 | 4）模型参数调优
5）模型持久化
6）模型可视化 |
阶段4、人工智能前沿 － 深度学习篇
深度学习作为支撑现代人工智能发展的核心技术，在各个关键领域都发挥着不可替代的作用。其核心价值在于推动机器学习技术在多个领域的广泛应用，并进一步扩大了人工智能的应用范围。本课程将系统地介绍包括TensorFlow、BP神经网络等在内的多种深度 learning算法及其应用，并全面掌握当前 depth learning领域的核心技术与最新发展动态。在实践环节中将根据具体项目需求灵活选择最适合的技术方案以提升模型性能和应用效果。为了应对公司数据资源有限的问题，在项目实施中建议综合运用小样本 learning技术和 depth learning方法作为可行的技术路径。
以下是对原文内容的同义改写版本
阶段5、人工智能进阶 － 图像处理篇
数字图像处理（DIP）是一种利用计算机对图像进行降噪、增强清晰度、恢复原始细节以及分割提取关键特征的技术体系。该方法广泛应用于农业、林业、环境监测、军事行动及工业自动化等领域，并是人工智能研究的重要组成部分之一。当前机器学习领域最前沿的技术——深度学习，在图像处理方面已获得广泛应用，并展现出巨大的发展潜力。本课程系统讲解了数字图像处理的核心数据模型与算法原理，并深入探讨了前沿的深度学习技术及其在图像识别中的具体应用方法。重点掌握ResNet系列模型（包括SSD和Faster RCNN）在图像分类与目标识别任务中的先进应用方法，并能结合实际项目需求完成相关技术方案的设计与实现
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一、图像基础
| 图像读，写，保存，画图（线，圆，多边形，添加文字） |
二、图像操作及算数运算
三、图像颜色空间运算
四、图像几何变换
五、图像形态学
六、图像轮廓
七、图像统计学
八、图像滤波
阶段八、人工智能终极实战 － 项目应用
本阶段重点围绕项目展开讲解与实践操作，在具体实施过程中将深入剖析公安系统人脸识别技术、图像识别与图像检索方法，并详细说明其在实际应用中的优势特点。同时结合序列分析系统与聊天机器人等实际案例进行讲解，并通过数据实例对今日头条广告点击量预估（CTR）进行详细说明和验证。
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项目一：公安系统人脸识别、图像识别
| 使用深度学习框架从零开始完成人脸检测的核心技术图像类别识别的操作，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估，方便大家快速动手进行项目实践！识别上千种人靓，返回层次化结构的每个人的标签。 |
项目二：公安系统图像检索
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项目九：手工数字识别
项目十：癌症筛选检测
项目十一：葡萄酒质量检测系统
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项目十三：手工实现梯度下降回归算法
项目十四：基于TensorFlow实现回归算法
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项目十六：行人检测
阶段九、人工智能实战 － 企业项目实战
课程一、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
该课程采用通俗易懂的语言风格进行教学，并结合真实数据集进行案例实战。
课程内容分为三个核心模块：第一部分为Python数据分析技术；第二部分深入解析机器学习经典算法的原理；第三部分则围绕十大经典案例展开实战演练。
在算法教学中特别强调理论基础与操作流程之间的衔接。
通过具体实例通俗易懂地讲解复杂的机器学习算法，并以实战为主导的方式进行教学。
本课程特别精选Kaggle上的经典项目案例，
从数据预处理到模型构建的全过程均以代码演示为基础，
帮助学员快速掌握利用Python及其常用库（如pandas、matplotlib和scikit-learn）完成完整机器学习项目的技能。
在每一个实际案例中，
我们将系统地分析如何应对挑战问题，
并指导学员如何构造合适的模型以及选择恰当的评估方法。
通过全面的手动实践练习，
学员将能够熟练运用pandas进行数据预处理与分析，
利用matplotlib进行可视化展示，
并掌握基于scikit-learn库实现机器学习模型构建与性能评估的方法。
| 1）Python数据分析与机器学习实战课程简介
2）Python快速入门
3）Python科学计算库Numpy
4）Python数据分析处理库Pandas
5）Python可视化库Matplotlib
6）回归算法
7）模型评估
8）K近邻算法
9）决策树与随机森林算法
10）支持向量机
11）贝叶斯算法
12）神经网络
13）Adaboost算法 | 14）SVD与推荐
15）聚类算法
19）案例实战：鸢尾花数据集分析
20）案例实战：级联结构的机器学习模型
21）案例实战：员工离职预测
22）案例实战：使用神经网络进行手写字体识别
课程二、人工智能与深度学习实战
该课程采用直观易懂的方式讲解各种核心原理，并通过形象化的解析帮助学员快速掌握知识。课程内容分为四个核心模块：第一模块深入讲解神经网络的基础知识；第二模块全面介绍深度学习模型的设计与实现；第三模块系统梳理主流的深度学习框架；第四模块结合真实案例展示深度学习的实际应用。课程首先从整体上全面介绍深度学习的应用场景及其面临的挑战，并以计算机视觉中的图像分类任务为例展开常规的学习套路。对于复杂的神经网络架构，则将其拆解为多个小模块逐一深入研究，在彻底攻克单个模块后再推进整体架构的设计与优化工作。针对卷积神经网络的工作原理及其关键参数解析有详细的阐述，并通过案例分析对卷积网络的性能指标进行深入探讨；同时对当前火爆的人工智能领域中的生成对抗网络以及强化学习技术也进行了形象化的解读。在理论知识的基础上，《人工智能从零开始》配套了丰富的实战项目指导：学员将通过两个主流框架（Caffe和Tensorflow）的学习实践，在真实场景中完成人脸检测、验证码识别、情感分析等实际应用项目，并掌握相关技术的核心开发方法和实现细节。为了帮助学员更好地理解所学知识，《人工智能从零开始》特别设计了多个经典实战项目：包括从零开始完成人脸关键点定位、垃圾邮件分类、图像风格转换等实际应用案例；并鼓励学员利用提供的数据集、代码库和PPT资料包，在真实场景中动手实践每一个知识点和算法技术
基于深度学习技术的人脸检测系统开发
基于深度学习的人脸正负样本数据生成方法研究
生成对抗arial networks的应用前景及优化策略研究