人工智能培训内容大纲

一、基础知识

1. 人工智能概述：定义、历史、发展现状与未来趋势。

2. 数学基础：概率论、统计学、线性代数在AI中的应用。

3. 计算机科学基础：数据结构、算法、操作系统等。

4. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、半监督学习等。

5. 数据处理：数据清洗、数据预处理、特征工程等。

二、核心算法

1. 决策树与随机森林：原理、应用与优化。

2. 支持向量机：分类、回归与核技巧。

3. 贝叶斯分类器：朴素贝叶斯与高斯朴素贝叶斯。

4. K最近邻算法：原理、应用与优化。

5. 神经网络：前向传播、反向传播与深度神经网络。

6. 强化学习：Q-learig, Policy Gradie等。

7. 集成学习：baggig与boosig原理与应用。

三、应用领域

1. 自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。

2. 计算机视觉：目标检测、图像识别、人脸识别等。

3. 语音识别：语音合成、语音识别等。

4. 智能推荐：协同过滤、矩阵分解等。

5. 自动驾驶：环境感知、路径规划等。

6. 游戏AI：博弈树、蒙特卡洛树搜索等。

7. 其他领域：医疗诊断、金融风控等。

四、开发工具

1. Pyho语言：基础语法、库函数等。

2. 数据可视化工具：Maplolib, Seabor等。

3. 机器学习框架：Sciki-lear, TesorFlow, PyTorch等。

4. 深度学习框架：TesorFlow, PyTorch等。