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达内教育ai人工智能课程学什么
  • 发布:达内
  • 来源:互联网
  • 时间:2025-09-19 13:41

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:

ai

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。

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