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人工智能和机器学习
( 25 模块 )

模块 #1
人工智能简介
人工智能概述,其历史和应用

模块 #2
机器学习基础
机器学习,类型和监督/无监督学习简介

模块 #3
机器学习的数学和统计学
机器学习的线性代数,微积分,概率和统计学

模块 #4
机器学习的 Python
Python,NumPy,Pandas 和数据处理简介

模块 #5
数据预处理
数据清理,特征缩放和特征选择

模块 #6
监督学习
回归,分类和模型评估指标

模块 #7
线性回归
简单和多元线性回归,成本函数和梯度下降

模块 #8
逻辑回归
二元分类,逻辑函数和决策边界

模块 #9
决策树
决策树,熵和信息增益简介

模块 #10
随机森林
集成学习,装袋和随机森林

模块 #11
支持向量机
最大边距分类,软边距和核技巧

模块 #12
无监督学习
聚类,降维和异常检测

模块 #13
K 均值聚类
K 均值算法,质心初始化和收敛

模块 #14
主成分分析
PCA,特征提取和降维

模块 #15
深度学习基础
神经网络,感知器和多层感知器简介

模块 #16
卷积神经网络
CNN,卷积层和图像分类

模块 #17
循环神经网络
RNN,LSTM 和序列建模

模块 #18
自然语言处理
文本预处理,标记化和词嵌入

模块 #19
迁移学习
预训练模型,微调和模型动物园

模块 #20
模型评估和选择
模型选择,超参数调整和交叉验证

模块 #21
处理不平衡数据集
类别不平衡,过采样和欠采样技术

模块 #22
模型部署
模型部署,API 集成和 Docker 容器化

模块 #23
AI 伦理与公平
偏见检测,公平指标和道德考虑

模块 #24
AI 中的特殊主题
生成模型,注意力机制和可解释的 AI

模块 #25
课程总结与结论
规划人工智能和机器学习职业的下一步

语言学习助理
具有语音支持

你好！准备好开始了吗？让我们测试一下你的麦克风。

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