认识达内从这里开始

达内教育的AI人工智能课程涵盖从基础到进阶的全方位内容，核心学习模块包括Python编程、数学基础、机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、实战项目及前沿技术拓展。以下是具体内容：

一、基础能力构建

1. Python编程

- 核心内容：Python语法、面向对象编程(OOP)、文件操作、模块与包管理、异常处理等。

- 进阶技能：掌握NumPy、Pandas等数据处理库，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的基础使用。

- 实战项目：通过“数瞰商智运营系统”“达达聊天机器人”等项目，巩固编程与数据处理能力。

2. 数学基础

- 线性代数：矩阵运算、特征值与特征向量，为深度学习模型提供理论支持。

- 概率论与数理统计：概率分布、贝叶斯定理、假设检验，理解机器学习算法的统计原理。

- 微积分：导数、积分优化算法，用于模型参数调整与训练。

二、专业核心课程

1. 机器学习

- 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机(SVM)等算法，解决分类与回归问题。

- 无监督学习：聚类(K-Means、DBSCAN)、降维(PCA)等，挖掘数据内在结构。

- 强化学习：基于试错的学习机制，优化策略与决策。

- 实战项目：信用贷贷前审批、风控模型搭建、用户行为分析等。

2. 深度学习

- 神经网络基础：前向传播、反向传播、激活函数与损失函数设计。

- 卷积神经网络(CNN)：图像识别、目标检测(如YOLO系列模型)。

- 循环神经网络(RNN)：自然语言处理中的序列建模(如LSTM、Transformer)。

- 实战项目：使用CNN实现彩色图像分类、基于RNN的文本生成等。

3. 自然语言处理(NLP)

- 文本预处理：分词、词性标注、命名实体识别。

- 情感分析：基于机器学习的文本分类，判断情感倾向。

- 机器翻译：神经机器翻译(NMT)模型，如Seq2Seq、Transformer。

- 工具应用：NLTK、SpaCy等NLP库的实战操作。

4. 计算机视觉(CV)

- 图像处理：灰度化、二值化、直方图均衡化等基础操作。

- 目标检测：两阶段检测(Faster R-CNN)、一阶段检测(YOLO)算法。

- 实战项目：人脸识别、自动驾驶中的车道线检测、医疗影像分析。

三、实战项目与行业应用

1. 项目驱动学习

- 医疗行业：朝阳医院指标搭建、销售数据汇总。

- 电商行业：优衣库销售数据分析、淘宝用户行为分析。

- 金融行业：银行业电话营销活动分析、风控模型搭建。

- 交通行业：滴滴出行运营数据指标异常分析。

2. 行业案例分析

- 智能推荐系统：基于用户行为的商品推荐算法。

- 自动驾驶辅助系统：传感器数据融合与决策控制。

- 智能客服：聊天机器人对话管理与意图识别。

四、前沿技术拓展

1. AI大模型

- 模型微调：Fine-tuning技术，基于预训练模型(如BERT、GPT)进行垂直领域训练。

- 工具链：掌握LangChain框架、大模型部署与优化方法。

- 创业方法论：学习大模型时代的产品商业化路径。

2. AI运维(AIOps)

- 时序数据分析：ARIMA、霍尔特·温特斯模型，用于监控数据预测。

- 异常检测：结合LSTM、CNN实现KPI异常识别与根因分析。

- 企业级工具链：Filebeat+Logstash+Elasticsearch数据采集，Flink实时计算框架。

五、课程特色与优势

1. 全栈能力培养

- 覆盖前端、后端、产品经理、设计、数据分析等技能，适应AI项目全流程开发需求。

2. 大厂实践经验

- 依托腾讯等企业一线案例，课程内容紧跟技术前沿(如大模型融合、无监督学习优化)。

3. 持续更新机制

- 提供365天课程更新特权，确保技术知识与时俱进。

4. 就业支持体系

- 推荐就业、实战教学、资深教师指导，帮助学员快速进入AI领域。