人工智能培训大纲

一、机器学习基础

1.1 机器学习的定义和分类1.2 线性回归和逻辑回归1.3 决策树、随机森林和梯度提升树1.4 过拟合与欠拟合问题1.5 评估模型性能：训练集、验证集和测试集

二、深度学习原理

2.1 神经网络简介

2.2 感知器与多层感知器

2.3 反向传播算法与梯度下降优化

2.4 卷积神经网络（C）

2.5 循环神经网络（R）与长短期记忆（LSTM）网络

三、自然语言处理

3.1 自然语言处理简介

3.2 词嵌入与word2vec

3.3 循环神经网络语言模型（RLM）与Trasformer网络语言模型

3.4 语义相似度计算与情感分析

3.5 文本生成与摘要生成

四、计算机视觉技术

4.1 计算机视觉简介

4.2 图像分类与目标检测

4.3 图像分割与边缘检测

4.4 立体视觉与三维重建

4.5 人脸识别与手势识别

五、语音识别与合成

5.1 语音识别简介与发展历程

5.2 基于深度学习的语音识别技术

5.3 语音合成：TTS系统原理及应用

5.4 语音情感分析与说话人识别技术

5.5 应用场景：智能客服与虚拟助手

六、强化学习与游戏AI

6.1 强化学习简介与基本原理

6.2 Q-learig与SARSA算法

6.3 Policy Gradie方法与Acor-Criic架构

6.4 游戏AI简介与应用场景

6.5 游戏AI的实现方法：基于规则、基于数据和基于强化学习的方法

6.6 游戏AI的评估指标：智能等级与游戏性能指标等。