机器学习与深度学习实践-人工智能python课程-
人工智能专业课程体系
人工智能专业课程体系1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够执行像人类一样智能行为的学科。
近年来，随着计算机性能的提升和大数据技术的发展，人工智能在各个领域得到了广泛的应用。
为了满足对人工智能人才的需求，许多高校和培训机构开设了人工智能相关的专业课程。
本文将介绍一套完整的人工智能专业课程体系，以帮助学习者全面了解和掌握人工智能领域的知识和技能。
2. 课程体系概述人工智能专业课程体系主要包括以下几个方面的内容： - 数学基础知识：线性代数、概率论与数理统计等数学基础知识对于理解和应用人工智能技术至关重要。
- 编程基础知识：Python编程语言是人工智能领域最常用的编程语言，学习Python语言基础是进入人工智能领域的重要第一步。
- 机器学习：机器学习是人工智能领域的核心技术之一，通过构建模型和算法，使计算机能够从数据中学习和实现预测、分类、聚类等任务。
- 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过神经网络模型和大规模数据的训练，实现复杂任务的自动化。
- 自然语言处理：自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类自然语言的技术，包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
- 计算机视觉：计算机视觉是研究计算机如何理解和处理图像和视频的技术，包括目标检测、图像识别、人脸识别等任务。
3. 课程内容详细介绍3.1 数学基础知识•线性代数：向量、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量等基本概念和操作。
•概率论与数理统计：概率、随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等基本理论和方法。
3.2 编程基础知识•Python编程语言基础：变量、数据类型、循环、条件语句、函数等基本语法和操作。
•Python库和工具介绍：Numpy、Pandas、Matplotlib等常用的Python库和工具介绍和使用。
3.3 机器学习•监督学习：回归、分类、支持向量机、决策树等监督学习算法。
2024年度2024人工智能课程大纲
马尔可夫决策过程（MDP）
理解强化学习基本原理，掌握MDP模型及贝尔 曼方程。
Q-learning
基于值函数逼近的强化学习方法，通过Q表或神 经网络实现。
ABCD
2024/3/23
动态规划
学习值迭代、策略迭代等动态规划方法求解强化 学习问题。
深度强化学习
结合深度学习技术，应用深度Q网络（DQN） 、策略梯度等方法解决复杂强化学习问题。
前景展望
自动驾驶、智能家居、智慧医疗、智 慧金融等行业的深度融合与创新。
5
伦理、法律与社会影响
伦理问题
数据隐私、算法偏见、人工智能的自主性等 。
法律问题
知识产权、责任归属、监管政策等。
2024/3/23
社会影响
就业市场变革、信息传播方式改变、人类与 机器的互动方式等。
6
2024/3/23
02
CATALOGUE
Python编程
基础语法、数据结构、函数与类、异常处理、文 件操作等。
C编程
基础语法、指针与引用、面向对象编程、STL库 使用等。
3
算法实现
使用Python或C实现基本的数据结构与算法，如 链表、栈、队列、排序算法等。
2024/3/23
9
数据结构与算法基础
算法分析
时间复杂度与空间复杂度的概念及分析方法 。
基础知识与技能
7
数学基础：线性代数、概率论等
线性代数
矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量、线性变换等。
概率论
概率分布、随机变量、条件概率、贝叶斯定理、大数定律与中心 极限定理等。
最优化理论
梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等优化算法的原理与应用。
2024/3/23
人工智能课程体系及项目实战
人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲第一课:Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础2。
Python数据结构（列表，字典,元组）3.科学计算库Numpy基础4。
Numpy数组操作5.Numpy矩阵基本操作6.Numpy矩阵初始化与创建7.Numpy排序与索引第二课：数据分析处理库与数据可视化库1。
Pandas数据读取与现实2。
Pandas样本数值计算与排序3.Pandas数据预处理与透视表4。
Pandas自定义函数5。
Pandas核心数据结构Series详解6。
Pandas数据索引7. Matplotlib绘制第一个折线图8。
Matplotlib条形图，直方图,四分图绘制9. Matplotlib数据可视化分析第三课：回归算法1.机器学习要解决的任务2.有监督与无监督问题3。
线性回归算法原理推导4.实现简易回归算法5。
逻辑回归算法原题6。
实战梯度下降算法第四课:案例实战信用卡欺诈检测1。
数据与算法简介2.样本不平衡问题解决思路3.下采样解决方案4。
正则化参数选择5.逻辑回归建模6。
过采样与SMOTE算法第五课：决策树与随机森林1。
熵原理，信息增益2.决策树构造原理推导3.ID3，C4。
5算法4。
决策树剪枝策略5.随机森林算法原理6。
基于随机森林的特征重要性选择第六课：Kaggle机器学习案例实战1。
泰坦尼克船员获救预测2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型4。
GBDT构造原理5.特征的选择与重要性衡量指标6.机器学习中的级联模型7.使用级联模型再战泰坦尼克第七课：支持向量机算法1.SVM要解决的问题2.线性SVM原理推导3。
SVM对偶问题与核变换4。
soft支持向量机问题5.多类别分类问题解决方案第八课：神经网络模型1。
前向传播与反向传播结构2.激活函数3.神经网络结构4.深入神经网络细节5.神经网络表现效果第九课:mnist手写字体识别1。
Python中的人工智能算法
Python中的人工智能算法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来发展迅速的领域，而Python作为一种高级编程语言在人工智能算法的应用中扮演着重要的角色。
Python以其简洁易读的语法和丰富的第三方库，成为了众多人工智能算法的首选开发语言。
本文将介绍Python中常用的人工智能算法，包括机器学习、深度学习和自然语言处理等方面。
一、机器学习算法机器学习是人工智能领域中最基础也是最重要的分支之一。
Python 提供了多个机器学习库，例如scikit-learn、TensorFlow和Keras等，使得开发人员可以方便地应用各种机器学习算法。
1.1 监督学习算法监督学习是机器学习中最常见的形式之一，其目标是通过已有的数据集训练模型，并对新的数据进行预测或分类。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和随机森林等。
1.2 无监督学习算法无监督学习是指在没有标记的数据集上进行学习，尝试发现数据内部的结构和规律。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、降维算法和关联规则挖掘等。
1.3 强化学习算法强化学习通过试错的方式来学习，智能体通过与环境的交互获得奖励或惩罚，以此来提高自己的行为策略。
常见的强化学习算法包括Q-learning和深度强化学习等。
二、深度学习算法深度学习是机器学习的一个分支，其基于人工神经网络，通过模拟人脑神经元之间的连接方式来实现学习和认知功能。
Python中的TensorFlow和Keras等库提供了方便的深度学习工具。
2.1 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）卷积神经网络是深度学习中应用广泛的一类模型，主要用于图像识别和计算机视觉等领域。
通过卷积层、池化层和全连接层等结构，可以提取图像的特征并进行分类。
2.2 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，可以处理序列数据和时间序列数据，例如自然语言处理和语音识别等。
《Python深度学习》教学大纲
《Python深度学习》课程教学大纲课程名称：Python深度学习开课学期：学分/学时：3/48课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《Python深度学习》是软件工程专业中的一门深度学习基础课程，该课程以深度学习框架为基础，介绍了机器学习的基础知识与常用方法，以实例的方式学习机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。
主要内容包括深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理。
并通过8个深度学习实例的学习，帮助学生更好的掌握深度学习知识，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。
本课程除要求学生掌握以上深度学习知识，更重要的是要求学生掌握理论与实践结合的学习方式，为更深入地学习打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1. 深度学习简介（4学时）了解计算机视觉的定义、基本任务和传统方法；了解仿生学与深度学习的关联；了解现代深度学习和卷积神经网络的基础知识；了解自然语言处理的基本问题和发展趋势；了解在自然语言处理中传统方法与神经网络方法的比较；了解强化学习的概念、算法和应用。
2. 深度学习框架及其对比（4学时）了解目前流行的深度学习框架Caffe、TensorFlow、PyTorch；了解Caffe的用途、特点和层及网络的概念；了解数据流图；了解TensorFlow的用途、特点和计算形式。
了解PyTorch的用途、特点和相对于其他框架的优势；了解Caffe、TensorFlow、PyTorch三者的比较。
3.机器学习基础知识（4学时）了解模型评估与模型参数选择；了解误差、训练误差、泛化误差的概念；了解模型的验证和正则化；了解监督学习与非监督学习；了解准确率的概念；了解不平衡类问题、召回率、精确率、查准率的定义和作用。
python人工智能课程设计
python人工智能课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解人工智能的基本概念，掌握Python编程语言在人工智能中的应用。
2. 学生能掌握使用Python标准库和第三方库进行数据处理、图像处理和自然语言处理的基本方法。
3. 学生能了解常见的人工智能算法，如机器学习、深度学习等，并理解其基本原理。
技能目标：1. 学生能运用Python编程实现简单的人工智能应用，如聊天机器人、图像识别等。
2. 学生能通过实践操作，掌握数据预处理、模型训练和模型评估的基本步骤，具备初步的问题解决能力。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对人工智能技术的兴趣，激发创新意识和探索精神。
2. 学生能够意识到人工智能在生活中的应用，认识到人工智能对社会发展的积极影响，树立正确的科技观。
3. 学生在团队合作中，学会沟通与协作，培养解决问题的能力和团队精神。
课程性质：本课程为选修课，旨在帮助学生了解人工智能的基本知识，提高编程实践能力。
学生特点：学生为高中生，具备一定的数学基础和编程能力，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，强调动手实践，提高学生的实际操作能力。
在教学过程中，关注学生的个体差异，因材施教，使学生在掌握基本知识的基础上，发挥自身潜能。
通过小组合作、讨论交流等形式，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
最终实现课程目标，为学生后续学习打下坚实基础。
二、教学内容1. Python基础回顾：变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句、函数、列表、字典等。
2. 人工智能概述：人工智能发展历程、应用领域、未来发展趋势。
3. 数据处理与分析：- 数据预处理：数据清洗、数据整合、特征工程。
- 数据分析：使用Pandas、NumPy等库进行数据分析。
4. 机器学习基础：- 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林。
- 无监督学习：聚类、降维。
5. 深度学习基础：- 神经网络：感知机、反向传播算法。
Python深度学习使用Python进行深度学习模型的训练与应用
Python深度学习使用Python进行深度学习模型的训练与应用Python深度学习：使用Python进行深度学习模型的训练与应用深度学习在人工智能领域中扮演着重要的角色，而Python作为一种功能强大而又易于入门的编程语言，成为了开发和应用深度学习模型的首选工具。
本文将介绍如何使用Python进行深度学习模型的训练和应用，以帮助读者深入了解这一领域。
一、Python与深度学习简介Python是一种高级编程语言，具有简洁优雅、易于学习和使用的特点。
它拥有丰富的第三方库和工具，为深度学习提供了强大的支持。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它是建立在多层神经网络的基础上，通过模拟人脑的工作方式来实现对数据的学习和分析。
二、深度学习模型的训练深度学习模型的训练是指通过给定的数据和标签，让模型自动学习特征和规律，从而实现对未知数据的预测和分类。
使用Python进行深度学习模型的训练通常需要以下几个步骤：1. 数据准备：首先，需要收集、清洗和预处理训练数据。
Python提供了许多库和工具，如NumPy和Pandas，用于处理和分析数据。
2. 构建网络：接下来，需要选择适当的神经网络架构并使用Python代码实现。
Python中的深度学习库例如TensorFlow和Keras提供了丰富的API和函数，使得神经网络的构建变得简单和高效。
3. 损失函数和优化器：为了训练模型，需要选择合适的损失函数和优化器。
损失函数用于度量模型输出与标签之间的差异，优化器用于调整网络参数以最小化损失函数。
在Python中，可以方便地选择和使用各种损失函数和优化器。
4. 模型训练：使用训练数据和定义的损失函数、优化器，通过一定次数的迭代和反向传播算法，对模型进行训练。
Python提供了丰富的工具和框架，使得模型训练变得简单和高效。
三、深度学习模型的应用深度学习模型训练完成后，可以将其应用于各种实际场景中。
Python为深度学习模型的应用提供了丰富的工具和库，包括图像处理、自然语言处理和语音识别等领域。
人工智能基础与实践 第3章 Python与人工智能 课件PPT
变量是指在运行过程中值可以被修改的量。变量的名称除必须符 合标识符的构成规则外，要尽量遵循一些约定俗成的规范： 除了循环控制变量可以使用i或者x这样的简单名字外，其他变量 最好使用有意义的名字，以提高程序的可读性。例如，表示平均 分的变量应使用average_score或者avg_score，而不建议用as或 者pjf。直接用汉字命名也是可以的，但限于输入烦琐和编程环境 对汉字兼容等因素，习惯上很少使用。 用英文名字时，多个单词之间为表示区隔，可以用下画线来连 接不同单词，或者把每个单词的首字母大写。 用于表示固定不变值的变量名称一般用全大写英文字母，例如 ：PI，MAX_SIZE。变量一般使用大小写混合的方式。 因为以下画线开头的变量在Python中有特殊含义，所以，自定 义名称时，一般不用下画线作为开头字符。 此外，还要注意Python标识符是严格区分大小字母的。
2.3 Python的基本运算和表达式
2.3.1 变量 1．变量的赋值和存储 （1）变量定义 在Python中没有专门的变量定义语句，变量定义是 通过对变量第一次进行赋值来实现 （2）删除变量 使用del命令可以删除一个对象（包括变量、函数等 ），删除之后就不能再访问这个对象了，因为它已 经不存在了。当然，也可以通过再次赋值重新定义x 变量
（5）字符串切片 在Python程序中，可使用切片（slice）从字符串中提取子串。 切片的参数是用两个冒号分隔的三个数字：
• 第一个数字表示切片开始位置（默认为0） • 第二个数字表示切片截止位置（但不包含这个位置，默认为字符串长度） • 第三个数字表示切片的步长（默认为1），当步长省略时，可以顺便省略最
优雅、明确、简单 优美胜BE于xepa丑luict陋iiftui，lsisb显ebt式etettr优etrh于tahna隐nim式upgllicy.it.
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tf有默认的graph，没有默认的session 操作均在默认图中，如创建新图g，需在with g.as_default():中使用 session创建后，才能进行session.run([x,y...])的操作 InteractiveSession例外，它使变量/操作能够调用eval
• 随着数据量的提升，人工特征工程难以精准 • 模型复杂度有限，表达能力不足
由于上述问题的存在，2000~2010年期间，许多机器学习任务的性 能很难提升，随着2012年深度学习技术在ImageNet夺冠后，这个现 状才被迅速打破
深度学习发展
• 感知机
对生物神经细胞的简单数学模拟，是最简单的人工神经网络，只有一个神经元。 感知机也可以看做是线性分类器的一个经典学习算法。
深度学习发展
• 图像领域的发展
feifei li, google
深度学习发展
• nlp领域的发展
juergen schmidhuber
深度学习发展
• 强化学习相结合
深度学习发展
• 深度学习 ∈ 机器学习 • 深度学习 = 人工神经网络 • 深度学习具备自动特征工程的能力 • 深度学习具备极强的表达能力 • 深度学习计算量庞大
• 高度的灵活性 • 真正的可移植性(server/mobile) • 多语言支持(python/c++/Go)
• 深度学习框架
• 常量、变量 • 名称空间 • 操作 • 计算图、任务
涉及的概念：tensor、graph、 constant、variable、operator、 session、initializer、optimizer、 placeholder、device
机器学习与深度学习实践
声明 Acknowledgments
• 假设参与此门课程的同学具有python基础及高等数学基础。 • 不要求有深刻的算法基础，但对于基本的数据结构和算法要有一定了解。 • 参考资料：取自于sklearn、tensorflow官方网站、斯坦福大学CS224d、CS231n
课件、Github的部分代码仓库、部分来源于网络和搜索引擎，也有部分资料和代 码是自行完成的。
深度学习发展
• 前馈神经网络（BP网络）
利用求导的链式法则，反向梯度传递更新网络参数， 这是可微分编程的精髓
深度学习发展
• 前馈神经网络的训练
J(0,1)
回忆：为什么要用MiniBatch-SGD？
0
1
MiniBatch-SGD
深度学习发展
• 前馈神经网络发展
深度学习发展
• 语音识别的发展
z=sess.run(z) print(z)
import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2,3], dtype=tf.float32) y = tf.Variable([4,5,6], dtype=tf.float32) z = tf.reduce_sum(x * y) with tf.Session() as sess:
练习：/
深度学习框架简介
• 深度学习框架
• 深度学习框架
• 深度学习框架
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统， 其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow （流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端 流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工 智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
tf.nn、tf.train、tf.summary
数据类型：tf.int8/int16/int32/int64、 tf.float16/float32/float64、tf.bool、tf.string
使用ipython练习
• 深度学习框架
• 由浅入深（一）：常量、变量的使用
import tensorflow as tf x = tf.constant(1.0) y = tf.constant(2.0) z = tf.add(x, y) with tf.Session() as sess:
思考：感知机的缺陷是什么？
深度学习发展
x,
y
1 1
ห้องสมุดไป่ตู้
1
1
x
y,x
y，特征值分解：1
0, 2
2
思考：非线性问题解决？如何增加表达能力？
深度学习发展
• 前馈神经网络
(1)、增加input尺寸 (2)、增加隐层数目 (3)、全连接网络
思考：该如何求解网络参数呢？
• 参考书籍：《机器学习》、《统计学习方法》、《模式识别与机器学习》、 《Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn & TensorFlow》等
• 课后如果有问题，欢迎联系交流
Day2大纲
• 深度学习简介
• 深度学习框架讲解
• 计算机视觉 卷积神经网络
sess.run(tf.global_variables_initializer()) z=sess.run(z) print(z)
• 深度学习框架
• 由浅入深（二）：graph与session
import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2,3], dtype=tf.float32) y = tf.Variable([4,5,6], dtype=tf.float32) z = tf.reduce_sum(x * y) #with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: error, graph is empy with tf.Session(graph=tf.get_default_graph()) as sess:
• cnn
• 语义理解 循环神经网络
• word2vec，rnn
深度学习简介
• 传统机器学习
• 人工特征工程 + 分类器 考虑金融/文本/图像/语音/视频数据，特征工程的做法？
• 传统机器学习
传统机器学习通过数据样本采集和人工特征工程，辅之以相对简单的 数学模型(如线性回归/logistic回归/决策树/朴素贝叶斯等)，实现对 数据分布规律的学习或客观世界规律的建模。