AI人工智能机器学习和深度学习实战培训

大数据与人工智能·培训

课程简章2025-12-02小艾老师

课程概述

本课程聚焦机器学习与深度学习的核心算法与工程应用，采用“理论讲解 + 案例分析 + 编程实操”的方式，帮助学员系统掌握从传统机器学习模型（如回归、决策树、随机森林、SVM、KMeans等）到基础神经网络模型的构建与调优流程。课程以Python语言为基础，依托Scikit-learn主流框架开展实践训练，覆盖数据预处理、特征工程、模型训练、调参、评估与实战应用，帮助学员建立坚实的人工智能工程能力基础，为后续深入大模型开发打下基础。

课程对象

本课程适合具备Python编程基础、了解机器学习核心概念（如分类/回归、特征工程）的AI工程师、算法开发者及技术负责人，尤其适合希望深入大模型研发、部署及企业级应用落地的从业者。具备深度学习基础（如神经网络原理）及框架使用经验（PyTorch/TensorFlow）者更易高效吸收课程内容。

学员需要具备python编程能力，熟悉python核心语法，python数据分析的方法。学员同时需要具备统计学理论基础，对于Linux运维和机器学习的基本概念有一定的了解。

课程目标

掌握机器学习核心流程与常用算法
了解机器学习全流程（数据准备、建模、调参、评估与部署），掌握分类、回归、聚类等常见算法的原理与实现。
系统掌握特征工程与模型调优方法
学会进行特征编码、归一化、降维、样本平衡等预处理操作，并掌握模型调优的关键技巧，如网格搜索与交叉验证。
具备独立完成AI模型开发的能力
通过多个真实案例（如红酒评分、文本分类、垃圾邮件识别、酒店推荐等）培养模型构建与评估能力，能够独立完成小型AI项目开发。
奠定神经网络与深度学习的工程基础
掌握神经网络基本原理，理解主流深度学习模型的构建逻辑，具备向深度学习与大模型方向进阶的能力。

课程收益

完成本课程后，学员将能够：

理解并实现常用机器学习算法（KNN、决策树、随机森林、逻辑回归、SVM等）；
熟练使用Scikit-learn进行数据处理、模型构建、参数优化与模型评估；
掌握常见文本处理与特征提取技巧，如TF-IDF、中文分词等；
实战掌握模型在图像降维、文本分类、医疗数据分析等行业任务中的应用；
掌握浅层神经网络的基本实现方法，并初步了解深度学习的核心机制；
为进一步学习PyTorch/TensorFlow及大模型相关课程打下坚实的数学与工程基础。

课程时长2天

课程大纲

机器学习概述和特征工程	主成分分析、Knn、决策树和随机森林
机器学习概述理解分类和回归机器学习流程 sklearn模块简介 sklearn中数据集解析理解数据集划分评价指标分析回归模型的评价指标理解混淆矩阵混淆矩阵指标解析 ROC曲线绘制理解过拟合和欠拟合模型的保存和加载特征工程概述 one-hot编码标签数值化特征预处理特征标准化和归一化连续型变量离散化特征降维之过滤式样本不均衡问题特征工程案例实战	主成分分析PCA概念 PCA原理案例图像降维因子分析原理分析 sklearn实现因子分析 KNN算法原理 sklearn实现KNN Knn案例解析 Knn参数调优 KNN实现回归模型决策树原理解析决策树构造实例 sklearn实现决策树决策树超参数调优交叉验证和网格搜索决策树案例解析-红酒分析随机森林算法解析随机森林参数调优案例-乳腺癌分类随机森林实现回归
线性回归、逻辑回归和SVM	朴素贝叶斯、文本分析和神经网络
一元线性回归理论推导估算系数和评估指标 sklearn实现线性回归多元线性回归参数调优多项式回归理解正则化岭回归 Lasso回归超参数调优关于梯度下降 sklearn实现梯度回归逻辑回归原理解析 sklearn实现逻辑回归逻辑回归参数调优线性SVM支持向量机原理推导 SVM算法实现非线性SVM和核函数超参数调优多项式核函数 K-MEANS算法解析和实现 K-MEANS评估指标层次聚类	朴素贝叶斯原理多项式朴素贝叶斯伯努利朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯案例解析：文本分类案例解析：垃圾邮件分类文本特征提取 jieba中文分词 tf-idf逆文档频率文本清洗案例实战：酒店推荐 AdaBoost算法解析 sklearn中AdaBoost算法实现 sklearn中AdaBoost算法调参 GBDT算法解析 sklearn中GBDT算法实现 XGBoost算法解析 sklearn中XGBoost算法实现 sklearn中XGBoost算法调参理解深度学习-神经网络原理推动多层神经网络 sklearn中神经网络 sklearn中使用神经网络实现糖尿病回归算法

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