BUSINESS匯報人：PPT日期：人工智能入門與實踐-目錄人工智能基礎知識1編程語言與工具準備2數(shù)據(jù)處理與特征工程3模型訓練與評估4典型實踐項目5PART/1人工智能基礎知識人工智能基礎知識基本概念：人工智能是指模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用，包含機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等領域發(fā)展歷程：經(jīng)歷了符號主義、連接主義到深度學習的多個發(fā)展階段，每個階段都有其獨特特點和代表性成果核心技術：包括機器學習算法、神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)、數(shù)據(jù)預處理技術、模型優(yōu)化方法等學科基礎：需要數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學等多學科知識交叉融合.應用領域：醫(yī)療健康、金融科技、智能家居、自動駕駛、工業(yè)制造等多個行業(yè)PART/2編程語言與工具準備編程語言與工具準備編程語言Python是主流選擇，因其簡潔語法和豐富生態(tài)，需掌握基礎語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)和模塊等知識1數(shù)據(jù)處理庫NumPy用于數(shù)值計算，Pandas用于數(shù)據(jù)清洗和分析，Matplotlib用于數(shù)據(jù)可視化2機器學習庫Scikit-learn提供各類經(jīng)典機器學習算法實現(xiàn)，包含數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型訓練全流程工具3深度學習框架TensorFlow和Keras適合神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建，PyTorch在研究領域應用廣泛4開發(fā)環(huán)境JupyterNotebook適合實驗調(diào)試，PyCharm/VSCode適合項目開發(fā)，Colab提供云端GPU資源5PART/3數(shù)據(jù)處理與特征工程數(shù)據(jù)處理與特征工程數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗特征提取特征選擇數(shù)據(jù)劃分明確問題需求后獲取相關數(shù)據(jù)集，注意數(shù)據(jù)量、質(zhì)量和標注準確性處理缺失值(刪除/填充)、異常值(修正/剔除)、重復數(shù)據(jù)等質(zhì)量問題根據(jù)問題類型選擇適當方法，如TF-IDF處理文本，CNN提取圖像特征通過統(tǒng)計方法、模型重要性評估或降維技術篩選有效特征按比例分割訓練集、驗證集和測試集，確保數(shù)據(jù)分布一致性PART/4模型訓練與評估模型訓練與評估采用準確率、精確率、召回率、F1值、AUC等指標全面評估模型表現(xiàn)性能評估根據(jù)問題類型選用適當算法，如分類問題可用決策樹/SVM，回歸問題可用線性回歸/隨機森林算法選擇通過網(wǎng)格搜索、隨機搜索或貝葉斯優(yōu)化尋找最優(yōu)超參數(shù)組合調(diào)優(yōu)方法確定網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)(層數(shù)、節(jié)點數(shù))、激活函數(shù)、損失函數(shù)和優(yōu)化器等關鍵參數(shù)模型構(gòu)建設置合理批次大小、學習率和迭代次數(shù)，監(jiān)控訓練/驗證損失變化訓練過程PART/5典型實踐項目典型實踐項目手寫數(shù)字識別使用MNIST數(shù)據(jù)集和CNN網(wǎng)絡，掌握圖像分類基本流程和模型調(diào)優(yōu)技巧文本情感分析通過爬取評論數(shù)據(jù)，應用分詞、詞向量和分類算法實現(xiàn)情感極性判斷商品推薦系統(tǒng)基于用戶行為數(shù)據(jù)，實踐協(xié)同過濾、矩陣分解等推薦算法時間序列預測利用ARIMA、LSTM等