附件一課程信息

附件一：課程信息日期主題內(nèi)容7月12日9:00-12:00人工智能初覽Python技術(shù)人工智能基本概念人工智能的核心技術(shù)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域Python和人工智能的關(guān)系Python的開發(fā)環(huán)境jupyternotebookPython的標(biāo)識(shí)符，關(guān)鍵字，變量Python的輸入、輸出和格式化Python的數(shù)據(jù)類型列表元組字典Python的運(yùn)算符和控制語(yǔ)句Google的python程序規(guī)范7月12日14:00-17:00Numpy科學(xué)計(jì)算Numpy原理Ndarray數(shù)組Numpy的數(shù)據(jù)類型Numpy的索引、切片、數(shù)軸轉(zhuǎn)換Numpy的基本操作Numpy的通用函數(shù)Numpy的文件讀取7月13日9:00-12:00Pandas科學(xué)計(jì)算庫(kù)pandas數(shù)據(jù)分析庫(kù)讀寫數(shù)據(jù)查看數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)索引和切片清洗數(shù)據(jù)刪除行/列，替換，類型轉(zhuǎn)換，修改列名，修改索引名apply函數(shù)排序按值/索引數(shù)據(jù)整理分組透視表交叉表統(tǒng)計(jì)7月13日14:00-17:00Matplotlib可視化庫(kù)Matplotlib的原理創(chuàng)建畫布創(chuàng)建子圖設(shè)置刻度設(shè)置范圍設(shè)置圖例保存圖形和顯示圖形全局設(shè)置和中文亂碼設(shè)置網(wǎng)格設(shè)置文本，箭頭和注解散點(diǎn)圖/折線圖/柱狀圖/直方圖/餅圖/箱線圖/小提琴圖/定制化風(fēng)格/3D圖/等高線圖Pandas的圖表折線圖/柱狀圖/直方圖/箱線圖/密度圖/面積圖/散點(diǎn)圖/六角形圖/餅圖Searborn7月14日9:00-12:00機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程機(jī)器學(xué)習(xí)要解決的問(wèn)題有監(jiān)督無(wú)監(jiān)督問(wèn)題準(zhǔn)確率和召回率和F1指標(biāo)常用的數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)預(yù)處理特征提取數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化7月14日14:00-17:00機(jī)器學(xué)習(xí)：線性回歸一元線性回歸代價(jià)函數(shù)梯度下降法特征縮放，交叉驗(yàn)證法過(guò)擬合,正則化嶺回歸、LASSO回歸和彈性網(wǎng)代碼1：一元線性回歸實(shí)現(xiàn)代碼2：多元線性回歸實(shí)現(xiàn)代碼3：嶺回歸實(shí)現(xiàn)代碼4：LASSO回歸實(shí)現(xiàn)代碼5：彈性網(wǎng)實(shí)現(xiàn)7月15日9:00-12:00決策樹機(jī)器學(xué)習(xí)：隨機(jī)森林決策樹原理熵、互信息等概念I(lǐng)D3算法C4.5算法CART算法預(yù)剪枝和后剪枝隨機(jī)森林RF介紹與使用代碼1:C4.5算法代碼2：實(shí)現(xiàn)葡萄酒數(shù)據(jù)集的決策樹代碼3：泰坦尼克號(hào)存活率估計(jì)7月15日14:00-17:00Xgboost回歸樹原理梯度提升樹原理Xgboost原理Xgboost的推導(dǎo)過(guò)程Xgboost調(diào)參實(shí)操1：回歸樹預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)實(shí)操2：Xgboost的參數(shù)調(diào)優(yōu)7月16日9:00-12:00機(jī)器學(xué)習(xí)：支持向量機(jī)SVM簡(jiǎn)介SVM算法推導(dǎo)SVM核函數(shù)SMO求解支持向量機(jī)代碼：人臉識(shí)別7月16日14:00-17:00神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史單層感知器單層感知器(代碼實(shí)踐1)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(代碼實(shí)踐2)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(代碼實(shí)踐3)BP反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(代碼實(shí)踐4：手寫數(shù)字識(shí)別)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(代碼實(shí)踐5：葡萄酒)7月17日9:00-12:00深度學(xué)習(xí)Tensorflow深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)成功應(yīng)用深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用Tensorflow框架介紹TensorFlow和其他深度學(xué)習(xí)框架的對(duì)比Tensorflow特性Tensorflow下載及安裝Tensorflow架構(gòu)Tensorflow基本使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)多層感知機(jī)TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7月17日14:00-17:00深度學(xué)習(xí)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTMCNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)CNN應(yīng)用：文本分類CNN常見問(wèn)題總結(jié)RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)RNN應(yīng)用LSTM模型的推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn)7月18日9:00-12:00遷移學(xué)習(xí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GANSRGANCycleGan遷移學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)7月18日14:00-17:00深度學(xué)習(xí)案例分析情感分析目標(biāo)檢測(cè)附二：報(bào)名回執(zhí)表2021全國(guó)高校人工智能骨干師資研修班報(bào)名申請(qǐng)表單位名稱部門/院系通訊地址郵編發(fā)票抬頭發(fā)票內(nèi)容納稅號(hào)電子發(fā)票接收郵箱聯(lián)系人電話郵箱姓名性別學(xué)歷畢業(yè)院校職務(wù)身份證號(hào)碼手機(jī)號(hào)電子郵箱費(fèi)用支付方式1、電匯到指定賬號(hào)。2、掃碼支付（報(bào)名后聯(lián)系工作人員索要支付碼）。3、付款時(shí)請(qǐng)注明“全國(guó)高校人工智能骨干師資研修班+單位或姓名”字樣，方便查賬備案。賬戶信息賬戶名：中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)開戶行：中國(guó)工商銀行新街口支