人工智能与深度学习第一天：人工智能概念与经典算法人工智能概念综述（第一天——1）从一些术语辨析人工智能人工智能之连接主义的兴衰史这次AI的热潮是怎么来的？图像处理领域的最新热点（第一天——2）分类、目标检测与实例分割风格迁移自动驾驶人体姿态识别超分辨率图像生成语言处理领域的最新热点（第一天——3）Attention机制自动构建知识图谱看图说话预训练机制三大经典算法（第一天——4）决策树算法决策树案例：手术后驼背的发生概率聚类算法聚类案例：鸢尾花数据的聚类关联规则算法关联规则案例：超市购物篮分析性能评价指标（第一天——5）准确率；精确率、召回率；F1真阳性率、假阳性率混淆矩阵ROC与AUC案例：

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人工智能之最新自然语言处理技术与实战课程介绍：自然语言处理(简称 NLP)是计算机科学和人工智能研究的一个重要方向，研究计算机和理解和运用人类语言进行交互的问题，它是集语言学、机器学习、统计学、大数据于一体的综合学科。本课程主要介绍了NLP中的常用知识点：分词、词法分析、句法分析、向量化方法、经典的NLP机器学习算法，还重点介绍了NLP中最近两年来基于大规模语料预训练的词嵌入模型及应用。同时本课程偏重于实战，不仅系统地介绍了 NLP的知识点，还讲解如何实际应用和开发，每章节都有相应的实战代码。课程时间：4天学习对象1.希望从事NLP工作的IT技术人员、开发人员等。2.高校、科研院涉及NLP工作

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第一天上午：统计分析原理从最简单的案例开始统计基础描述性统计用SPSS实现描述性统计的案例回归分析：线性回归回归分析：logistics回归用SPSS实现回归分析的案例可视化工具第一天下午：数据库与数据仓库介绍数据库概述SQL（基本的增、删、改、查）SQL（稍复杂的子句或嵌套）基于MySQL的上机操作SQL语言数据仓库：度量与维度数据仓库：星型模型、雪花模型ETL上机操作（构建一个cube）第二天上午：数据挖掘方法（1）基本概念R语言简介特征提取决策树模型用R语言实现的决策树案例精确率、召回率与F1监督学习和无监督学习第二天下午：数据挖掘方法（2）聚类分析用R语言实现的聚类分析案例关联规则用R

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计算机视觉【课程时长】3天（7小时/天）【课程对象】理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。【课程大纲】（培训内容可根据客户需求调整）时间内容案例实践与练习Day1上午准备工作准备工作决策树准备工作（1）概念与术语Python（Anaconda）的安装Pycharm的安装与使用Jupyter Notebook的安装与使用Tensorflow与pytorch的安装Opencv、Sklearn工具包的运用Python开发简介（2）Python的基本语法引入外部包常用的数据结构定义函数Python中的面向对象编程文件读写决策树（3）分类和预测熵减过程贪心法ID3与C4.5其他改进方法决策树剪枝案例

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计算机视觉【课程简介】本课程包含计算机视觉领域的的重要概念及常用算法（神经网络、支持向量机、CNN、GAN等），以及人工智能领域热点应用场景：目标检测、图像分割、图像生成等。通过2天的系统学习、案例讲解和动手实践，让学员能初步迈入深度学习和计算视觉的知识殿堂。【课程收益】掌握基于python的视觉分析知识；掌握深度学习框架：TensorFlow、pytorch等；掌握CV领域的深度学习算法；理解CV领域（目标检测、图像分割、图像生成等）应用场景；为学员的后续项目应用提供针对性的建议。【课程特点】本课程力图理论结合实践，强调从零开始，重视动手实践；课程内容以原理讲解为根本，以应用落地为目标。课程

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计算机视觉提纲第一天，实践环境搭建案例1、课程简介2、CPU与GPU3、Anaconda Python安装4、TensorFlow或TensorFlowGPU的安装5、pytorch安装6、OpenCV环境安装第一天，计算机视觉基础概述案例1、计算机视觉简介2、数字图像的存储3、色彩空间4、计算机视觉任务的目标分类5、计算机视觉任务的难点第一天，Python基本语法概述案例1、Python的基本语法2、引入外部包3、常用的数据结构4、定义函数5、Python中的面向对象编程6、文件读写7、访问数据库第一天，CV领域的数据预处理基础案例1、数据清理2、规范化3、无标签时：PCA4、有标签时：Fi

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