红亚科技人工智能建设方案

人工智能教学实训建设方案北京红亚华宇科技有限公司第一章 发展背景 4第二章 方案优势 62.1. 方案优势 62.2. 系统优势 7第三章 教学实训 83.1. 学习模式 93.1.1. 实验平台 93.2. 练习算法 103.2.1. 算法集 103.2.2. 数据集 103.3. 在线考试 113.3.1. 理论考核 113.3.2. 实践测评 113.4. 智能教务 123.4.1. 教学进度分析 123.4.2. 教学计划管理 123.4.3. 实验报告管理 123.5. 平台管理 133.5.1. 顾客管理 133.5.2. 资源管理 133.5.3. 系统管理 13第四章 红亚教学资源 144.1. 人工智能基础课程资源 144.1.1. Linux基础 144.1.2. 编程基础 164.1.3. 数学基础 204.1.4. 数据库基础 224.1.5. Python数据解决 244.2. 人工智能课程资源 294.2.1. 机器学习 294.2.2. 数据分析 324.2.3. 数据挖掘 334.2.4. 深度学习 354.2.5. 自然语言解决 374.2.6. 计算机视觉 38数据安全科研保障箱 39

发展背景当今，世界无时无刻不在发生着变化。对于技术领域而言，普遍存在的一种巨大变化就是为大数据（Bigdata）打开了大门。随着国家大数据战略推动实施以及配套政策的贯彻贯彻，大数据产业发展环境进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式不停涌现，产业规模持续保持高速增加态势。并且，随着高校获准开设“数据科学与大数据技术”专业，大数据需要的复合型人才将源源不停形成。加之海外和传统行业跨界人才不停加入大数据行业，大数据产业将迎来创新发展。大数据时代的来临加紧了人工智能应用的发展，随着大数据的应用，以及计算机算力的大幅提高，深度学习进一步提高和完善的需要得到了满足，数据驱动的人工智能时代已经到来，人工智能发展进入新阶段。目前，新一代人工智能有关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推动，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，数据科学与人工智能的结合越来越紧密。大数据及人工智能成为国际竞争的新焦点，是引领将来的战略性技术，世界重要发达国家把大数据、人工智能的发展作为提高国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、原则规范等强化布署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。目前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把大数据及人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动筹划，牢牢把握新阶段大数据及人工智能国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。

方案优势方案优势基于云模式的智慧教育人工智能教学实训平台的设计全方面贯彻“产、学、用、监、评”一体化的思想和模式，从教学、实践、使用、监控、评定等多方面重视专业人才和特色人才的培养。学生能够通过在教学平台的学习纯熟掌握人工智能的基础知识,通过掌握的知识在人工智能课程实验中进行动手实践。本实训系统平台方案融合操作系统、数据库、编程语言、Python数据解决、人工智能等课程，人工智能领域涉及深度学习、机器学习、深度学习、自然语言解决、计算机视觉等诸多方面，课程类型涉及基础实训、核心技术掌握、应用创新等等各层次实践教学。从面对人工智能行业的需求、增进学生职业发展的角度，规划建设基于云模式的人工智能教学实训平台，真正在产业、学校及实际项目中互相配合，发挥优势，形成生产、学习、实践、运用、监控、评定的系统运作模式，从而建设大数据及人工智能特色专业。运用虚拟化教学资源，搭建实训实战平台，将理论学习、实践教学和大数据及人工智能搭建、挖掘、存储、分析实战融为一体，从易到难、循序渐进，逐步提高学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。定制专业化技能评定与教学监控功效，将学生的学习状况、专业喜好、合用岗位形成报告模版。秉承着“精确、先进、创新”的原则，实时监控学生操作，分析学习状况，评定学生知识水平，从而减轻学校及教师的压力。系统优势人工智能教学实训平台基于开源的Docker环境，构建硬件虚拟化设备，并基于同样开源的Kubernetes架构，实现GPU集群设备的自动管理和调度，以Yarn为核心，构建了资源管理系统，实现计算任务的智能调度与冲突协调。一种基础平台的生命力，有赖于系统的基础支撑能力与对外服务能力。在面对人工智能计算需求的建设开发上，必须要考虑如何开发组织系统对外服务的能力。而人工智能研发需求的两个基本要素就是计算和数据。因此，本系统也着眼于组建基础计算能力和基础数据解决能力。在计算能力建设中，系统将传统人工智能计算办法与计算模型、目前流行的人工智能计算模型与框架，完美地融入了整个系统的计算模块中，并且与底层的硬件管理与计算资源的调度，完美地结合在一起。在数据能力的建设中，系统将自建一套以非构造化数据的标记清洗，构造化数据的清洗为重要内容的数据解决系统。在系统底层硬件管理上，支持CPU、GPU、FPGA、ASIC等通用或专用计算硬件，实现对主流计算硬件的即插即用。在计算集群的设立上，往往也是分布式的，计算集群能够分布在不同机房中，不受空间限制，是人工智能教学实训平台在底层硬件管理上的特点。在系统最核心的调度算法上，通过系统本身构建的智能化调度方略，针对不同的计算框架和机器学习办法，系统自动分派对应的计算资源，涉及解决器数量、内存数量，使计算请求与计算资源的使用达成最优匹配，提高计算资源的运用效率，减少单位时间的运行成本。同时，当顾客发起计算请求时，系统会根据顾客距离计算中心的“距离”,自动将顾客的请求适配到距离顾客近来的计算集群上，方便顾客能够更快速地获取计算成果，提高顾客的计算体验。在教学管理方面，平台自带人工智能课程推荐功效，可为学生提供个性化课程推荐及AI课程助手，助力学生定向就业。还能够通过大数据分析，自动生成学业报告，为学生就业提供桥梁，并作为教师教学的得力助手，为高校的学生能力培养及教师的工作提供强有力的支持。教学实训人工智能教学实训平台的建设采用B/S架构，顾客通过浏览器进行访问，且支持内网与外网同时访问。平台的管理功效是针对前端系统设立的对应的管理功效，便于教学过程中对前端系统的自定义管理。系统课程学习模式涉及实验平台、项目途径和职业途径，满足不同场景的教学需求。在教学管理方面，平台自带人工智能课程推荐功效，可为学生提供个性化课程推荐及AI课程助手，助力学生定向就业。还能够通过大数据分析，自动生成学业报告，为学生就业提供桥梁，并作为教师教学的得力助手，为高校的学生能力培养及教师的工作提供强有力的支持。实训平台采用私有云模式，全部课程均在云端进行，自主研发设计的教学平台可将硬件资源进行集中调度分派，可管理大规模CPU、GPU、FPGA等高性能分布式计算集群，运用容器技术对计算资源进行虚拟化，以智能调度的方式对外提供计算服务，并依靠开源分布式计算框架和深度学习框架，支持训练、推理，支持CNN、RNN等多种类型的网络模型，支持Xgboost等传统机器学习模型，适合大数据、人工智能、深度计算；课程内容涵盖操作系统、编程语言、Python数据解决、机器学习、数据分析、数据挖掘、深度学习、计算机视觉、自然语言解决等诸多方面，课程类型涉及基础实训、核心技术掌握、应用创新等，是一种综合性的学习研究平台；平台配合专用的资源监控系统、课程监控系统，可实时的监控整个平台的硬件资源负载以及学生学习的状态，可协助教师合理的安排课程及对应资源。学习模式实验平台该模式以知识体系为核心，将人工智能内容按照不同类型的知识模块进行分类。体系下包含了：操作系统、编程语言、Python数据解决、机器学习、数据分析、数据挖掘、深度学习、计算机视觉、自然语言解决等诸多方面，该模式围绕一种内容展开了多方面知识的学习，与现在教育方式一致，保存了师生们传统的学习授课办法。不仅如此，为满足学校的已有的课程教学资源，老师能够自定义实验内容及实验镜像，将文本类、实操类、视频类课程上传到教学平台上满足教学需求。练习算法算法集算法集提供了一种环境，顾客能够在里面写代码、运行代码、查看成果，并在其中可视化数据，并与平台中的数据集功效进行交互式使用，可直接调用平台当中的数据集用于算法在实际数据中的实践测试。鉴于这些优点，它能协助他们便捷地执行多种端到端任务，如数据清洗、统计建模、构建/训练机器学习模型等。算法集的一种特色是允许把代码写入独立的cell中，然后单独执行。这样做意味着顾客能够在测试项目时单独测试特定代码块，无需从头开始执行代码。即使其它的IDE环境（如RStudio）也提供了这种功效，但就个人使用状况来看，算法集的单元构造是设计的最佳的。算法集的优势还体现在灵活性和交互性上，除了最基础的Python，它还允许顾客在上面运行R语言。由于它比IDE平台更具交互性，教师也更乐于在多种教程中用它来展示代码。数据集数据集功效提供数量众多的数据集，涉及互联网、零售、电商、医疗等有关数据集，数据集中的数据可直接与算法集中的算法进行交互使用，为算法提供所需数据的调用支撑。教师可根据数据集的内容、格式、数量等为学生设定开放式课题，使用真实的数据集进行大数据、人工智能项目案例解决分析，深度理解掌握如何解决这些数据，例如，教师给定一份数据让学生进行预测实验，学生需设计算法进行清洗与预测等。平台提供开放式上传功效，支持顾客将自己的数据上传至平台当中，并可设定与否与别人共用，可协助顾客解决数据寄存管理问题，实现顾客数据的开放式共享。在线考试理论考核理论考核采用在线考核模式，将单选题、多选题、判断题、填空题、简答题添加在试卷上，每一道题的题目、正选、分值等内容可由管理员自行设立，简答题题采用核心词进行自动判分，同时也能够由教师手动判分。实践测评实践测评考核模式是以实验操作过程为考核点，也称之为实操题考核模式，由教师在管理端设立考核环节、分值权重，平台提供配套的实验考试环境。学生在实际操作过程中碰到的考核点，需要根据实际成果去填写，到最后统一汇总分数。该模式突破了传统的考核模式，通过实操的方式来加深印象，巩固知识。智能教务教学进度分析课程实验含有核全局开关功效，打开全局考核后，进行全部实验时都必须完毕实验当中设定的每一步考核才干查看下一步。接着，系统不仅自动检测到正在进行实验，也能够手动设定实验状态分析（也能够手动设立分析目的）。查看分析成果时可查看每个班级的学生在进行每个实验时完毕度，查看每个实验的每个环节的通过率、完毕率、完毕进度、实验总结信息等。教学进度分析功效可通过智能化的手段，有效协助教师分析并掌握整个班级的学习状况，根据学生完毕实验的进度过程进行授课，选择重点难点部分进行针对性解说，有效减少教师授课压力，高效完毕授课任务。教学计划管理管理员在后台能够一次性布置全部的教学计划，规定上学时间与学习课程，随即学生通过在前端查看，即可理解到每一天的课程安排。实验报告管理教师通过此功效查看学生的实验报告，支持预览和批阅等功效，后台自动统计学生学习数据，展示出每个环节的学习通过时间、成绩对的率、班级排名等信息，并将实验数据与学生的实验报告有机结合，形成完毕的实验报告。此功效相较于传统的实验报告，增加了学生的学习数据统计功效，可大大的减轻教师的负担，同时为教师理解班级整体的学习状况提供的有力的支持。平台管理顾客管理为满足教师方便的管理班级学院，平台提供顾客组织管理功效。其中顾客管理显示平台顾客的信息列表，管理端可对平台顾客信息进行编辑与删除，包含根据组织、专业、班级、姓名等信息进行顾客含糊筛选，便于管理平台顾客；角色管理显示平台现有角色，顾客可编辑新的角色并赋予角色权限；组织构造管理显示平台现有的组织机构，管理端能够也可根据层级分步添加组织、学院、系别、专业、班级，对同级别下的机构进行排序。资源管理顾客能够在此查看版本信息、顾客数量、实验数量，资源监控及顾客虚拟机监控。同时后台资源监控中心可查看平台的顾客数量、实验数量、职业途径数量、项目途径数量、算法集数量、数据集数量、顾客分布、活跃顾客等数据；实时的CPU、内存、硬盘、实例的使用状况和该时刻学生实验进行的状态；可对虚拟机进行监控所处的实验环境、创立位置、顾客姓名、创立时间时间以及启动和关闭的状态。该功效的实现可便捷精确的反映出学生的问题所在，可对实验平台进行实时状态的查看，又同时提高了老师的教学质量和效率。系统管理邮件系统配备是为了减轻管理端的任务负担，配备好邮件系统之后，学生在忘记登陆密码之后能够通过邮件找回密码。红亚教学资源人工智能基础课程资源Linux基础Linux系统是开源软件，其可靠性得到必定，是当今举世瞩目、发展最快、应用最广的主流软件之一。在服务器平台、嵌入式系统和云计算系统所运行的操作系统中，Linux占很大比重。大数据主流框架Hadoop、Spark都架设在Linux系统上，因此现在学习和应用Linux成为众多顾客和学生的首选。Linux基础Linux基础Linux系统概述Linux介绍Linux应用领域Linux优势字符操作环境使用Shell字符编辑器VILinux文献系统Linux文献ext3文献系统安装和卸载文献系统进程管理Linux进程概述进程控制命令惯用命令介绍目录操作文献操作磁盘操作文本编辑协助命令顾客管理Linux顾客账户概述管理顾客和群组命令行配备顾客管理器配备系统监控与备份显示系统进程查看硬件信息查看日志文献数据备份与恢复软件包管理RPM概述RPM包的命令介绍查看软件包（检查软件包签名）软件包管理工具管理网络服务守护进程服务配备FTP服务配备邮件服务器Apache服务器编程基础编程基础包含Python基础、R语言基础、Scala基础和Java基础四大模块合计82个实验项目。针对每一种所解说的知识点都进行了进一步分析，并使用生动形象的情境化举例，将原本复杂的、难于理解的知识点和问题进行简化，针对每个知识点，精心设计了对应的问题，让学习者不仅能掌握和理解这些知识点，并且还能够清晰地懂得在实际工作中如何去运用。编程基础Python基础Python基础Python介绍Python开发环境搭建Python基本数据类型Python变量Python基本输入输出Python模块Python运算符与体现式Python选择与循环构造Python序列操作Python列表惯用办法Python元组Python列表解析式与生成器体现式Python字符编码Python字符串基本操作Python字符串格式化Python字符串办法Python正则体现式与re模块Python字典创立与使用Python字典办法Python集合创立与使用Python集合惯用运算Python文献基本概念Python打开与关闭文献Python文献对象基本办法Python数据序列化与反序列化Python文献与文献夹基本操作Python函数的定义和调用Python函数参数Python变量作用域Python函数返回值Python函数嵌套定义、闭包、装饰器Python类的定义和使用Python构造办法与析构办法Python组员访问权限Python继承Python异常概念与常见体现形式Python常见异常解决构造Python的raise语句R语言基础R语言基础R语言开发环境搭建R语言对象与属性R语言向量R语言矩阵和数组R语言列表R语言数据框R语言构建子集lapply函数apply函数mapply函数split函数tapply函数R语言重复值解决R语言排序Scala基础Scala基础Scala开发环境搭建Scala控制构造和函数Scala数组有关操作Scala映射与元组Scala类与对象Scala包管理Scala继承Scala文献和正则体现式Scala特质Scala运算符(原本为scala操作符)Scala高阶函数Scala集合Scala模式匹配和样例类Scala类型参数Scala高级类型Scala隐式转换和隐式参数Java基础Java基础Java开发环境搭建Java的类和对象Java标记符、核心字与运算符Java基本数据类型Java流程控制Java继承与多态Java抽象类与接口Java内部类Java异常解决Java集合类Java基础类库Java泛型Java的输入与输出Java数据库操作数学基础数字在数学体系中稳固的位置，而大数据技术也和数学紧紧地结合在一起。数学基础合计信息论、线性代数、概率论与数理统计、数值计算和最优化办法五大模块30个教学项目。大数据技术本身是一门交叉性学科，统计办法为核心，因此学习数学基础就显得尤为重要。数学基础信息论信息论熵联合熵条件熵相对熵互信息最大熵模型线性代数线性代数标量向量张量范数矩阵特性分解几个惯用距离计算概率论与数理统计概率论与数理统计随机变量概率分布贝叶斯公式盼望方差协方差常见分布函数最大似然预计数值计算数值计算数值计算概述上溢和下溢计算复杂性与NP问题最优化办法最优化办法最优化理论概述最优化问题的数学描述凸集与凸集分离办法梯度下降算法启发式优化办法牛顿法和拟牛顿法数据库基础数据库已是当今信息社会须臾不可脱离的重要工具，数据库的教学也就成为计算机科学与技术专业的一门必修课程。在大数据技术中，数据仓库的搭建离不开传统数据库的支持，因此，学习数据库基础是为大数据的存储做准备。数据库基础excelExcleExcel函数与公式Excel数据统计与汇总VBA程序基础VBA数据类型VBA流程控制VBA综合应用mysqlMysqlMySQL介绍与安装MySQL创立连接MySQL操作数据库MySQL操作数据表MySQL操作数据MySQL条件限定与正则体现式MySQL表的连接MySQL排序、分组与过滤MySQL成果合并MySQL函数MySQL导入与导出oracleOracleOracle安装与卸载Oracle数据类型（文本）表的创立与管理简朴查询单行函数分组统计查询多表查询SybasePowerDesigner设计工具mongodbMongoDBMongoDB介绍与安装MongoDB创立连接MongoDB操作数据库MongoDB操作集合MongoDB操作文档MongoDB条件操作符与正则体现式MongoDB之Limit与Skip办法MongoDB排序与聚合Redis+MemcacheRedis+MemcacheRedis介绍、安装与配备Redis命令（涉及Redis键）Redis数据类型Redis基数统计Redis服务器与连接memcached介绍与安装memcached连接memcached存储memcached查找memcached统计SQLiteSQLiteSQLite介绍与安装SQLite操作数据库SQLite操作数据表SQLite操作数据SQLite条件限定与通配符SQLite表的连接SQLite排序、分组与过滤SQLite成果合并SQLite之Explain细节描述SQLite函数Python数据解决随着大数据疯狂的浪潮，新生代的工具Python得到了前所未有的暴发。简洁、开源是这款工具吸引了众多客户的因素。通过Python的实训练习，掌握数据采集、数据分析、模型调优等技术，实现人工智能与Python的完美融合。Python基础知识Python基础介绍Python语言概述为什么学习Python语言Python重要应用领域Python开发环境搭建初识PythonPython基本数据类型Python变量Python基本输入输出Python模块Python运算符与体现式Python选择与循环构造Python猜数字游戏列表与元组Python序列操作Python列表惯用办法Python元组Python列表解析式与生成器体现式字符串与正则体现式Python字符编码Python字符串基本操作Python字符串格式化Python字符串办法Python正则体现式与re模块字典Python字典创立与使用Python字典办法集合Python集合创立与使用Python集合惯用运算文献操作Python文献基本概念Python打开与关闭文献Python文献对象基本办法Python数据序列化与反序列化Python文献与文献夹基本操作函数Python函数的定义和调用Python函数参数Python变量作用域Python函数返回值Python函数嵌套定义、闭包、装饰器面对对象Python类的定义和使用Python构造办法与析构办法Python组员访问权限Python继承异常解决构造Python异常概念与常见体现形式Python常见异常解决构造Python的raise语句Python数据采集爬虫初识爬虫介绍爬虫应用场景爬虫基本工作原理网络请求基础TCP/IP合同HTTP请求格式HTTP惯用请求头响应状态码浏览器发送HTTP请求的过程cookie和session使用Python发送网络请求Requests模块介绍使用Requests发送post请求使用Requests发送get请求使用Requests发送带Header请求使用Requests发送带参数请求Python爬虫实战XPATH介绍及节点选择LXML介绍及使用对抗反爬虫方法网站数据爬取实验IP代理数据爬取Python数据分析分类与预测决策树K近邻分类算法支持向量机Python随机森林Logistic回归分析人工智能网络惯用聚类分析算法K-Means聚类算法系统聚类算法DBSCAN聚类算法关联规则算法Apriori算法介绍Apriori算法应用协同过滤算法基于顾客的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法时间序列数据分析时间序列预解决平稳时间序列分析非平稳时间序列分析Python重要时序模式算法离群点检测办法离群点检测概述基于密度的离群点检测办法基于聚类的离群点检测办法基于距离的离群点检测办法数据降维数据降维概述惯用降维办法-1.机器学习介绍惯用降维办法-2.机器学习数学预备知识惯用降维办法-3.惯用降维办法的目的惯用降维办法-4.惯用降维办法解读模型调优与实战模型评定与调优模型评定和调优的意义评定指标模型调优建议与注意事项数据分析与挖掘实战电子商务的智能推荐财政收入分析电商产品评价分析电力窃漏识别分析电器使用状况分析人工智能课程资源机器学习机器学习是人工智能中发展最快的分支之一，是人工智能的重要技术途径。在本课程体系中，机器学习处在基础地位，是学好后续课程的基础。本课程讲授机器学习的基本原理和办法，涵盖了线性回归实验分析、Python从零实现线性回归方程、机器学习模型评定办法对比分析、逻辑回归实验分析等课程的重要办法。机器学习线性回归线性回归实验分析Python从零实现线性回归方程机器学习模型评定办法对比分析逻辑回归逻辑回归实验分析Python从零实现逻辑回归方程项目实战-信用卡交易数据欺诈检测决策树与集成实例决策树算法实验分析Python从零实现决策树模型集成算法实验分析集成模型搭建实例项目实战-基于随机森林的气温预测贝叶斯算法Python从零实现贝叶斯算法项目实战-基于贝叶斯的新闻数据分类贝叶斯优化及其工具包使用实战贝叶斯分析实例聚类算法分析Python从零实现Kmeans算法聚类算法实验分析支持向量机基于SVM的简易人脸识别案例支持向量机实验分析降维算法线性鉴别分析实验主成分分析提高算法Xgboost建模调参实战xgboost-gbdt-lightgbm算法对比分析项目实战-使用lightgbm进行饭店流量预测隐马尔科夫模型HMM实现中文分词机器学习综合项目制作自己惯用工具包特性工程实验分析项目实战-从零开始打造音乐推荐系统推荐系统实验分析关联规则工具包实战Python从零实现关联规则科比职业生涯数据分析建模Python时间序列分析实战ARIMA模型实战项目实战-人口普查数据集项目实战-收入预测模型学习曲线分析基于统计分析的电影推荐项目实战-贷款申请最大利润分析NLP-文本特性办法对比项目实战-顾客流失预警机器学习项目建模模板数据分析数据分析指用合适的统计分析办法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功效，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以具体研究和概括总结的过程。本课程涵盖了数据分析的重要知识内容。数据分析统计分析办法假设检查分析有关分析方差分析科学计算库-Numpy数据分析解决库-Pandas可视化库-Matplotlib可视化库-Seaborn数据降维惯用方略数据降维分析鸢尾花数据集分析数据预解决与缺失值分析数据科学你得懂得的几个分布实例商品可视化展示与文本解决数据分析典型案例多变量分析实例纽约出租车运行状况分析建模基于统计分析的电影推荐任务商品订单数据集分析KIVA贷款数据分析汽车价格回归分析手写字体识别对比分析员工离职预测基于NLP的股价预测借贷公司数据分析数据挖掘数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它重要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析公司的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，协助决策者调节市场方略，减少风险，作出对的的决策。本课程涵盖了数据挖掘的重要知识内容。数据挖掘数据挖掘典型实例解读数据特性预解决实验文本特性解决办法对比项目实战-爱彼迎数据集分析与建模项目实战-基于相似度的酒店推荐系统项目实战-商品销售额回归分析项目实战-绝地求生数据集探索分析与建模项目实战-银行客户还款可能性预测图像特性聚类分析实践竞赛优胜解决方案项目实战-快手短视频顾客活跃度分析项目实战-工业化工生产预测项目实战-智慧都市-道路通行时间预测特性工程建模可解释工具包项目实战-医学糖尿病数据命名实体识别贷款平台风控模型-特性工程项目实战-新闻核心词抽取模型数据特性惯用构建办法项目实战-用电敏感客户分类项目实战-京东购置意向预测项目实战-泰坦尼克号获救预测数据挖掘惯用方略实战顾客画像分析数据特性惯用构建办法集成方略实例模型解释办法实战kaggle数据科学调查分析项目实战-房价预测项目实战-fbprophet时间序列预测自然语言解决惯用工具包实战Pandas数据解决实战深度学习深度学习是人工智能第三次浪潮的核心技术，广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译、医疗影像解决、自然语言解决、人机博弈等众多领域，使得这些领域获得了突破性进展。本课程是AI课程系列中的核心，讲授深度学习的原理、技巧和前沿技术。深度学习神经网络算法神经网络算法实验分析word2vec词向量模型实验基于word2vec的文本分类实战维基百科数据集训练词向量模型Python从零实现神经网络PyTorch框架与实战PyTorch框架基本解决操作神经网络实战分类与回归任务图像识别核心模块实战解读迁移学习的作用与应用实例递归神经网络与词向量原理解读新闻数据集文本分类实战对抗生成网络架构原理