人工智能+自然语言处理

第一节：人工智能与机器学习基础1.人工智能概述
2.机器学习概述
3.机器学习算法应用分析

第二节：回归算法 1.一元线性回归
2.代价函数
3.梯度下降法
4.sklearn一元线性回归应用
5.多元线性回归
6.sklearn多元线性回归应用
案例：葡萄酒质量和时间的关系

第三节：KNN分类算法 1.KNN分类算法介绍
2.KNN分类算法应用
3.KNN实现
案例：鸢尾花分类

第四节：决策树算法 1.决策树算法介绍
2.熵的定义
3.决策树算法与应用实现
案例：用户购买行为预测

第五节：集成算法与随机森林 1.Bagging算法介绍
2.随机森林建模方法
3.Adaboost算法介绍
4.Stacking算法介绍
5.Voting算法介绍

第六节：K-means聚类算法 1.K-means算法介绍
2.K-means算法应用
3.K-means算法实际应用案例
案例：NBA球队实力聚类分析

第七节：支持向量机 1.SVM算法介绍
案例：SVM完成人脸识别应用

第八节：特征工程项目-银行
用户违约预测 1.数据缺失处理
2.特征筛选方法
3.特征工程
4.数据不平衡问题处理
5.算法选择
6.结果评估

第九节：深度学习基础-
神经网络介绍 1.人工神经网络发展史
2.单层感知器
3.激活函数，损失函数和梯度下降法
4.BP算法介绍
案例：BP算法解决手写数字识别问题

第十节：Tensorflow基础应用 1.Mnist数据集合Softmax讲解
2.使用BP神经网络搭建手写数字识别
3.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
4.过拟合,正则化,Dropout
5.各种优化器Optimizer

第十一节：卷积神经网络CNN应用 1.CNN卷积神经网络
2.卷积层、池化层（均值池化、最大池化）
3.CNN手写数字案例

第十二节：长短时记忆网络
LSTM应用 1.RNN循环神经网络
2.长短时记忆网络LSTM
3.LSTM应用案例

第十三节：常用卷积网络模型介绍 1.AlexNet模型介绍
2.VGG模型介绍
3.Inception模型介绍
4.ResNet模型介绍

第十四节：用自己的数据来训练一个新的图像识别模型 1.数据准备
2.数据增强
3.模型搭建
4.模型训练
5.结果测试

第十五节：目标检测模型介绍 1.目标检测项目介绍
2.R-CNN模型介绍
3.SPPNET模型介绍
4.Fast-RCNN模型介绍
5.Faster-RCNN模型介绍
6.SSD模型介绍
7.yolo-v1模型介绍
8.yolo-v2模型介绍
9.yolo-v3模型介绍

第十六节：目标检测模型实战 1.项目安装配置环境
2.准备数据集
3.使用训练好的目标检测模型进行预测
4.用自己的数据训练新的目标检测模型

第十七节：自然语言处理技术介绍 1. word2vec介绍
2.Transformer模型介绍
3.Self-Attention机制介绍
4.多头注意力机制介绍
5..Bert模型介绍
6.GPT-3模型介绍

第十八节：自然语言处理项目实战 1.用CNN训练一个新的文本分类模型
2.用LSTM训练一个新的文本分类模型
3.用Bert训练一个新的文本分类模型

课后辅助： 1.针对学员面对的问题进行讨论，提出建议
2.建立微信群（课后技术免费指导）
3.上课ppt资料都发到群里面 

叶梓，上海交通大学计算机专业博士毕业，高级工程师。主研方向：数据挖掘、机器学习、人工智能。历任国内知名上市IT企业的AI技术总监、资深技术专家，市级行业大数据平台技术负责人。

长期负责城市信息化智能平台的建设工作，开展行业数据的智能化应用研发工作，牵头多个省级、市级行业智能化信息系统的建设，主持设计并搭建多个省级、市级行业大数据平台。参与国家级人工智能课题，牵头上海市级人工智能示范应用课题研究。

带领团队在相关行业领域研发多款人工智能创新产品，成功落地多项大数据、人工智能前沿项目，其中信息化智能平台项目曾荣获：“上海市信息技术优秀应用成果奖”。带领团队在参加国际NLP算法大赛，获得Top1%的成绩。参与国家级、省级大数据技术标准的制定，曾获省部级以上的科技创新一等奖。

1.      论文发表/项目经历

在国内外期刊、会议中发表论文27篇，其中被SCI/EI收录4篇

项目经历：

l  上海市城市信息化人工智能项目 项目负责人

ü  研发智能服务系统，包括：元宇宙与虚拟数字人、基于人工智能的内容生成（AIGC）、基于NLP技术的对话系统、基于深度学习的图像识别系统、基于智能推理的行业推荐系统。

相关工作：

作为项目总负责，负责项目管理、产品研发、系统分析、技术指导、算法指导等。

l  上海市城市智能信息化工程 总工程师

ü  采用大数据技术，建设市级信息平台，完成试点单位接入并采集居民相关信息，实现市级平台档案等服务，并实现所有单位的全面接入。

ü  为解决超量数据的存储与计算的问题，搭建了存储全市数据的云计算平台，并在其上进行了基于大数据的分析和挖掘工作。

相关工作：

作为总工程师，负责技术管理、系统分析、云平台数据存储设计、数据分析与挖掘指导、开发指导。

l  上海市城市信息化领域智能联网工程 技术经理

ü  建设内容包括：接入单位的联网；智能卡的实现；城市信息化智能平台的升级；科研平台的扩展与升级；建立决策支持系统；评估体系的展示设计；短信平台的实现；违规操作的提醒；协同智能服务平台的实现等。

相关工作：

作为技术经理负责总体架构设计、接口设计、大数据平台设计、AI技术指导等。

3. 主攻方向

具有扎实的数据挖掘、机器学习、深度学习等人工智能理论基础；了解AIGC等技术前沿动态。

精通机器学习、深度学习的理论、模型、算法、调优等；精通算法设计；

熟悉深度学习在自然语言处理、计算机视觉两大核心领域的实用技巧；

15年以上的程序开发经验，熟悉常用程序开发架构，独立完成多个产品级软件的设计与开发。

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  第1 章 人工智能时代的产品思考1 人工智能的发展和定义1 人工智能产品2 体系――人工智能产品框架3 基础――数据的进化4 方法――人工智能领域的研究方法5 商业――人工智能时代的商业模式第2 章 无行业不智能1 互联网的行业认知1 互联网时代的下半场――产业互联网的兴起2 产业互联网的行业属性2．1 产品需..

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