?一、培訓目標

本培訓旨在使學員掌握AI智能編程的核心技能，包括但不限于機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等領域的基礎理論與實戰應用，能夠獨立開發AI相關項目，解決實際問題。

二、培訓對象

對AI智能編程有濃厚興趣的初學者

希望轉行至AI領域的專業人士

計算機科學、軟件工程等相關專業的學生

三、培訓內容與安排

第一階段：基礎編程與數學基礎（約2周）

1. 編程基礎

Python編程：Python語言基礎、數據類型、控制結構、函數、模塊、面向對象編程等。

開發環境搭建：安裝Python、Jupyter Notebook、常用庫（如NumPy、Pandas、Matplotlib）等。

2. 數學基礎

線性代數：向量、矩陣、線性變換、特征值與特征向量等。

概率論與統計學：概率分布、期望、方差、協方差、假設檢驗等。

微積分：導數、積分、梯度、優化算法等。

第二階段：機器學習基礎（約3周）

1. 機器學習概述

機器學習定義、分類（監督學習、無監督學習、強化學習等）。

機器學習流程：數據收集、預處理、特征工程、模型選擇、訓練、評估、部署。

2. 監督學習算法

線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機（SVM）、神經網絡等。

實戰案例：房價預測、垃圾郵件分類等。

3. 無監督學習算法

K-means聚類、層次聚類、主成分分析（PCA）、自編碼器等。

實戰案例：客戶細分、圖像壓縮等。

4. 模型評估與優化

評估指標：準確率、召回率、F1分數、ROC曲線、AUC值等。

優化方法：交叉驗證、網格搜索、隨機搜索、正則化、早停等。

第三階段：深度學習進階（約4周）

1. 深度學習基礎

神經網絡結構：感知機、多層感知機（MLP）、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）等。

激活函數、損失函數、優化器（如SGD、Adam）等。

2. 計算機視覺

圖像分類、目標檢測、圖像分割等。

實戰案例：手寫數字識別、人臉識別、物體檢測等。

3. 自然語言處理

詞嵌入（Word2Vec、GloVe）、循環神經網絡在NLP中的應用（如LSTM文本分類）、Transformer模型（如BERT）等。

實戰案例：情感分析、機器翻譯、文本生成等。

4. 深度學習框架

TensorFlow、PyTorch等框架的使用。

實戰項目：使用框架構建并訓練深度學習模型。

第四階段：AI項目實戰與部署（約3周）

1. 項目規劃與設計

需求分析、數據收集與標注、模型選擇與架構設計。

2. 項目開發

使用所學知識開發AI項目，如智能客服、推薦系統、自動駕駛模擬等。

團隊協作與版本控制（Git）。

3. 模型部署與優化

模型壓縮、量化、剪枝等優化技術。

部署到服務器、云平臺或移動設備。

4. 項目展示與答辯

項目成果展示、技術難點解析、未來改進方向。