课程内容体系
第一阶段:AI基础认知
从人工智能的定义和发展历程开始,建立对AI的基本认知框架。学习机器学习的基本概念、主要类型和基本流程,为后续深入学习打下坚实基础。
第二阶段:核心技术原理
深入讲解深度学习的核心算法,包括神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等关键技术的原理和实现机制。通过数学推导和可视化演示,帮助学习者理解算法的内在逻辑。
第三阶段:实践应用开发
学习使用主流AI开发框架进行模型构建和训练,掌握数据处理、特征工程、模型优化等关键技能。通过实际项目练习,如图像识别、自然语言处理、推荐系统等应用场景。
第四阶段:前沿拓展与创新
探索生成对抗网络(GAN)、强化学习、迁移学习等前沿技术,了解AI在各个行业的创新应用。培养批判性思维和创新能力,为未来AI发展做好准备。