人工智能基礎(chǔ)理論
人工智能基礎(chǔ)理論詳細(xì)內(nèi)容
人工智能基礎(chǔ)理論
人工智能基礎(chǔ)理論
主題:機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),大模型,多模態(tài)
1. 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與重要性
數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別
1.2 常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景
線性回歸:用于預(yù)測連續(xù)值
邏輯回歸:用于二分類問題
決策樹與隨機(jī)森林:用于分類和回歸
支持向量機(jī)(SVM):用于分類問題
2. 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
2.1 深度學(xué)習(xí)的基本原理
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作原理
激活函數(shù):Sigmoid、ReLU、Tanh等
2.2 關(guān)鍵技術(shù)
反向傳播算法:損失函數(shù)與梯度下降法
2.3 實(shí)例分析:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、誤差反向傳播
使用TensorFlow/Keras構(gòu)建簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
實(shí)戰(zhàn)演練:使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行手寫數(shù)字識別
3. 大模型基礎(chǔ)
3.1 大模型的基本概念和原理
大模型的定義與特征
大模型的發(fā)展歷程與重要里程碑
3.2 主流大模型的適用場景及優(yōu)劣勢分析
GPT-3、BERT等模型的特點(diǎn)與應(yīng)用場景
4. 多模態(tài)技術(shù)
4.1 多模態(tài)的定義及其重要性
多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的原理與方法
多模態(tài)技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的重要性
4.2 典型應(yīng)用案例分析
圖像描述生成:結(jié)合圖像與文本的數(shù)據(jù)
語音識別與合成:結(jié)合音頻與文本的數(shù)據(jù)
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《大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用》課程教學(xué)大綱一、課程基本信息課程名稱大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用(英文名稱)BigdatatechnologyandApplication課程學(xué)時(shí)理論8小時(shí),實(shí)驗(yàn)4小時(shí)授課方式多媒體+實(shí)踐考核方式實(shí)踐考試+課程論文開課單位先修課程C語言程序設(shè)計(jì);Java程序設(shè)計(jì);數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);Linux操作系統(tǒng);后續(xù)課程大數(shù)據(jù)算法;適用專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能
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大語言模型開發(fā)與訓(xùn)練培訓(xùn)大綱第一天:基礎(chǔ)知識與初步實(shí)踐上午:理論基礎(chǔ)與工具準(zhǔn)備1.歡迎與介紹培訓(xùn)目標(biāo)和內(nèi)容概述參與者自我介紹與期望2.大語言模型概述2.1什么是大語言模型(LLM)定義與基本概念介紹Transformer架構(gòu)及其在自然語言處理中的重要性2.2LLM的應(yīng)用場景和優(yōu)勢介紹LLM在文本生成、翻譯、問答系統(tǒng)、文本摘要等方面的應(yīng)用主要的LLM架構(gòu)GPT
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模擬電子技術(shù)教學(xué) 08.29
ZQBKAHoAdABYAGUAOQB2AEUAMgBVAGMAdgAyAHUANwA5AHYAbwBNAEEAegBhAFMAawBFAFoARAA2AFIAeAAwAHAAUwAyADMARABqAEoAUwBqAEgARQBiAEkAVQBBAGkAVwBiAFoASgBvAHMAdABpAGIAdQAwAEQAcQAzAFIAMwB5AC8AVQBx
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人工智能 08.29
人工智能課程大綱人工智能課程大綱一、課程介紹人工智能是現(xiàn)代科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一,本課程旨在介紹人工智能的基本理論、應(yīng)用領(lǐng)域以及相關(guān)技術(shù)。通過本課程的學(xué)習(xí),學(xué)生將了解人工智能的概念、發(fā)展歷程以及未來發(fā)展趨勢,掌握人工智能的基本原理和各種算法模型,并學(xué)會應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問題。二、課程目標(biāo)1.理解人工智能的基本概念和原理;2.熟悉人工智能的發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域
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人工智能培訓(xùn) 08.29
第一天:人工智能基礎(chǔ)理論主題:機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),大模型,多模態(tài)1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景線性回歸:用于預(yù)測連續(xù)值邏輯回歸:用于二分類問題決策樹與隨機(jī)森林:用于分類和回歸支持向量機(jī)(SVM):用于分類問題2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
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網(wǎng)絡(luò)安全滲透測試培訓(xùn)大綱---培訓(xùn)目標(biāo):本培訓(xùn)旨在通過五天的學(xué)習(xí),使學(xué)員全面掌握網(wǎng)絡(luò)安全滲透測試的理論知識與實(shí)踐技能。培訓(xùn)將理論與實(shí)踐相結(jié)合,確保學(xué)員能夠在理解滲透測試原理的基礎(chǔ)上,熟練運(yùn)用各種工具和技術(shù)進(jìn)行實(shí)際操作。通過培訓(xùn),學(xué)員將能夠獨(dú)立完成滲透測試項(xiàng)目,提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)與應(yīng)急響應(yīng)能力。---第一天:滲透測試基礎(chǔ)與理論上午-網(wǎng)絡(luò)安全概述-網(wǎng)絡(luò)安全的重要性
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業(yè)務(wù)數(shù)字化方法論 08.29
業(yè)務(wù)數(shù)字化方法論課程背景:一方面,隨著信息化的深入,在傳統(tǒng)IT建設(shè)方式下,企業(yè)獨(dú)立采購或者自建的各種企業(yè)信息系統(tǒng),在內(nèi)部數(shù)據(jù)無法互通,難以配合業(yè)務(wù)數(shù)字化的快速發(fā)展;另一方面,云服務(wù)的出現(xiàn),讓硬件基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)向成數(shù)據(jù)云策略,讓IT架構(gòu)更靈活,但這也讓互聯(lián)互通困擾企業(yè)發(fā)展。數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務(wù)中臺是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然產(chǎn)物。中臺架構(gòu)作為整個企業(yè)各個業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)服務(wù)的提供
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深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)培訓(xùn)課程大綱第一天:深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與框架概述上午:深度學(xué)習(xí)入門深度學(xué)習(xí)歷史與基本原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ):感知機(jī)、多層前饋網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)與損失函數(shù)介紹反向傳播算法原理深度學(xué)習(xí)框架重要性為什么需要深度學(xué)習(xí)框架主流深度學(xué)習(xí)框架概覽(TensorFlow,PyTorch,Keras,MXNet等)框架選擇考量因素下午:TensorFlow框架基礎(chǔ)TensorF
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