人工智能技术培训大纲

一、机器学习基础

1.1 机器学习的定义与分类1.2 监督学习与无监督学习1.3 线性回归与逻辑回归1.4 K近邻算法（K）1.5 决策树与随机森林

二、深度学习算法

2.1 深度学习的概念与发展

2.2 神经网络的原理与结构

2.3 卷积神经网络（C）

2.4 循环神经网络（R）及其变体（LSTM, GRU）

2.5 深度信念网络（DB）与堆叠DB

三、自然语言处理

3.1 自然语言处理概述

3.2 词向量表示（Word2Vec, GloVe）

3.3 语言模型（RLM, TrasformerLM）

3.4 文本分类与情感分析

3.5 机器翻译与语音识别

四、计算机视觉技术

4.1 计算机视觉概述

4.2 图像分类与目标检测

4.3 人脸识别与图像生成

4.4 立体视觉与光流法

4.5 图像分割与超分辨率技术

五、强化学习原理

5.1 强化学习概述与基本概念

5.2 Q-Learig与SARSA算法

5.3 Deep Q ework (DQ) 与 Policy Gradie Mehods

5.4 Acor-Criic方法与PPO算法

5.5 多智能体强化学习与环境交互

六、神经网络与反向传播

6.1 前向传播与反向传播概述

6.2 梯度下降法及其变种（Momeum, Adagrad, Adam）

6.3 反向传播算法详解

6.4 参数优化技巧与正则化（Dropou, L1/L2正则）

6.5 动态规划在深度学习中的应用

七、数据预处理方法

7.1 数据预处理的必要性及流程

7.2 数据清洗与特征工程（缺失值处理，特征编码等）

7.3 数据归一化与标准化方法比较

7.4 过采样与欠采样技术（针对不平衡数据集）

7.5 数据可视化工具及其应用场景

八、模型优化技巧

8.1 过拟合与欠拟合问题解析及解决方法

8.2 超参数调优技巧与实践（网格搜索，随机搜索等）

8.3 早停法与动态模型选择策略（Dropou,Validaio loss等）

8.4 基于在线学习的模型更新策略与知识蒸馏技术介绍。

8.5 利用贝叶斯优化进行模型超参数优化。

九、实战项目应用

9.1语音识别项目：介绍语音识别的基本原理，包括语音信号的采集、预处理、特征提取和模型训练等步骤，并带领学员完成一个基于深度学习的语音识别项目。

9.2图像分类项目：介绍图像分类的基本原理，包括图像的预处理、特征提取和分类器训练等步骤，并带领学员完成一个基于深度学习的图像分类项目。

9.3推荐系统项目：介绍推荐系统的基本原理，包括用户画像的构建、物品画像的构建和推荐算法的设计等步骤，并带领学员完成一个基于深度学习的推荐系统项目。

9.4自然语言处理项目：介绍自然语言处理的基本原理，包括文本的预处理、词向量表示和模型训练等步骤，并带领学员完成一个基于深度学习的自然语言处理项目。