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人工智能导论培训课程 - 探索智能科技基础
- 36课时(建议每周学习0小时)
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学习人数
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人工智能导论培训课程 - 探索智能科技基础
人工智能导论是一门介绍人工智能基本概念和技术的课程。该课程涵盖了人工智能的历史、人工智能的应用领域、机器学习、神经网络等方面的知识。通过灵活学习模式，学生不仅可以拓宽对人工智能的认识，还可为今后进一步深入研究人工智能打下坚实的基础。享受IT培训订阅制的灵活学习模式，涵盖在线直播互动、面授课程深度解析及海量视频订阅资源。
课程概览
授课讲师
专业成就： 拥有华为双IE专家资格认证，在云计算与云服务领域具有专业权威。 技术文章《云上主机安全设计》获得业界认可，阅读量达1700次。 教学风格： 授课方式通俗易懂，强调互动，营造生动有趣的课堂氛围。 通过课后讨论，加深学生对技术的理解，提升学习热情。 学术地位： 作为高校客座教授，享有学术界和业界的广泛认可。 擅长技术领域： 精通云计算架构设计、云服务管理与优化。 擅长云主机安全策略规划与实施。 熟练掌握虚拟化技术、容器化部署和自动化运维。
课程大纲
- 第1章绪论
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第1节 生命与智能 试听
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第2节 人工智能的历史 试听
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第3节 人工智能发展趋势
- 第2章人工智能哲学观
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第1节 哲学如何看人工智能
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第2节 人工智能的理性本质
- 第3章人工神经网络
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第1节 人工神经网络概述
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第2节 感知机与前馈神经网络
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第3节 卷积神经网络
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第4节 深度神经网络
- 第4章机器学习
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第1节 机器学习的类型和应用
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第2节 深度学习
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第3节 强化学习
- 第5章数字图像处理技术
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第1节 数字图像处理
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第2节 计算机视觉
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第3节 机器视觉
- 第6章人工智能伦理与法律
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第1节 人工智能伦理
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第2节 人工智能法律
实验列表
- 实验名称LeNet-5手写数字识别
- 实验描述LeNet-5是由有着卷积神经网络之父美誉的Yann LeCun（中文翻译杨立昆）于1998年提出的一种经典的卷积网络结构。它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在MINST数据集上，LeNet-5模型可以达到大约99.2%的正确率。作为早期的一种卷积神经网络结构，LeNet-5极大地推动了后续卷积神经网络的发展，它通常被认为是CNN的开山之作
- 实验名称逻辑回归
- 实验描述通过 Python 工具包 scikit-learn 实现简单线性回归算法的使用。
- 实验名称案例：中文字体识别——隶书和行楷
- 实验描述AlexNet 是2012 年ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的,该模型 Top5预测的错误率为 18.9%，远超第 2名，是 ImageNet 竞赛中第一个使用卷积神经网络的参赛者。在这之后，更多更深的卷积神经网络被提出，比如VGG 和GoogLeNet 等。
| 节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
| 第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
| 第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
| 第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
| 第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
| 第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
| 第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
| 第8节 | 17:00 - 17:40 |
| 天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
|---|
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