Future Technology
Machine Learning & AI 起步课程
踏入 AI 世界
适合初学者的机器学习概念和实际 AI 应用介绍。
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课程大纲 (共8小时)
第1堂：机器学习基础与监督学习 (2小时)
• 什么是机器学习？监督学习 vs 无监督学习
• 分类 (Classification) vs 回归 (Regression)
• 线性回归 (Linear Regression) 与 支持向量机 (SVM)
• 决策树 (Decision Tree) 与 随机森林 (Random Forest)
第2堂：无监督学习与神经网络 (2小时)
• K-Means 聚类算法
• 人工神经网络 (ANN) 简介
• 什么是「学习」？(损失函数与优化)
• 反向传播 (Backward Propagation) 解析
第3堂：深度学习：CNN 与 RNN (2小时)
• 卷积神经网络 (CNN) - 图像处理
• 循环神经网络 (RNN) - 序列数据处理
• 实战：构建简单的图像分类器
• 时间序列分析简介
第4堂：Transformer 与现代 AI (2小时)
• Transformer 架构简介
• 注意力机制 (Attention Mechanism) 解析
• 微调预训练模型 (Fine-tuning)
• 课程总结：AI 的未来