2023年第二期-凯发棋牌

2023-02-20 泰迪智能科技 118
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主办单位:

泰迪杯数据挖掘挑战赛组委会
协办单位:人民邮电出版社有限公司

北京泰迪云智信息技术研究院
承办单位:广东泰迪智能科技股份有限公司


大数据、人工智能等新一代信息技术正深刻改变着人类的生产、生活、学习乃至思维方式,朝气蓬勃的产业发展态势和大力度的国家政策鼓励支持,无不揭示了数据智能技术的重要性。目前全国大多高校均已开展或拟开展相关专业,但产业界与教育界客观存在的链接阻力导致高校落地相应专业课程教育教学时存在一系列困难,如专业教师匮乏、授课过程中相关行业案例缺失、相关落地动手实战应用能力欠缺等。为加快建设大数据、人工智能相关专业教师队伍,推动各院校完善专业建设,特推出全国高校大数据与人工智能师资研修班。本师资班每年在全国范围内滚动开展,截止目前已在全国巡回举办60余场,参训教师近7000人次。2023年第二期全国高校大数据与人工智能师资研修班将开设八大专题方向,本期研修班以线上云课堂形式举办,现将有关安排通知如下:

一、课程特色

1、紧贴产业前沿,特邀请百度资深工程师带来百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能专题分享,一起畅想数据智能新未来。

2、研修课程全程强调动手实操,内容以代码落地为主,通过讲解企业级案例,正真让学员把所学内容和工作实际有效结合,从而更好地进行教育教学工作。

3、核心课程部分由讲师手把手一起进行实操演练,在具体应用场景中全面掌握相关技能,助力实训教学工作,提升实际动手能力。

4、视频制作精良,全面解析专业必备技能,为相关课程开设和备课、应对科研和项目开发打下坚实基础。

5、课程设有答疑交流讨论群,培训期间助教全程辅助教学,每天提供10小时地实时在线答疑辅导,并进行答疑文档汇总,帮助学员更好地总结学习。

6、本课程配套有寄出知识内容,即使零基础学员也能快速找到适合自己地学习内容和节奏,快速掌握课程知识和技能。

7、所有课程相关源代码、数据、ppt、案例素材全部提供下载,即学即用,教学更轻松!视频内容支持六个月内免费回看,以便复习和参考。

8、全面实践大数据与人工智能项目流程,包括数据采集、数据存储管理、数据探索、数据处理、特征工程、数据建模等课程,提供知识讲解,助力夯实理论基础,掌握核心技术。

二、课程安排

专题一  数据采集与处理实战(python)学习时间: 2023年3月18日 - 3月27日,共计80学时
证书颁发:高级python技术应用工程师职业技术证书费用:1980元(报名费、学习费、资料费、证书费等)
学习环境要求:windows7或以上操作系统(64位),4g 内存

课程模块:、、pandas数据分析基础、python网络爬虫实战

数据采集与处理实战:微博疫情评论数据采集、农产品信息采集与分析、某品牌手机的京东评论数据采集与分析

拓展自学篇:网站图像素材采集实战

特别内容:百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能

详见附件一:数据采集与处理实战(python)课程大纲

专题二  商务数据分析实战(excel power bi)学习时间: 2023年3月18日 - 3月27日,共计80学时
证书颁发:高级大职业技术证书费用:1980元(报名费、学习费、资料费、证书费等)
学习环境要求:windows10或以上操作系统(64位),不可使用mac和linux系统

课程模块:excel数据分析基础与实战、power bi数据分析与可视化

实战案例:餐饮企业综合分析(power bi)、财务分析在纳税评估中的应用(excel)、新零售无人智能售货机可视化项目(power bi)、学生校园卡消费行为分析(excel)

特别内容:百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能

详见附件二:商务数据分析实战课程大纲

专题三  大数据分析与机器学习实战(python)学习时间: 2023年3月18日 - 3月28日,共计88学时
证书颁发:高级机器学习工程师职业技术证书费用:1980元(报名费、学习费、资料费、证书费等)
学习环境要求:windows7或以上操作系统(64位),4g 内存

课程模块:、、pandas数据分析基础、python数据可视化、python机器学习实战

实战案例:网络入侵用户自动识别、百货商场用户画像描绘与价值分析、天猫用户重复购买预测、运营商用户流失预测

特别内容:百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能

详见附件三:大数据分析与机器学习实战(python)课程大纲

专题四  网络舆情与情感分析实战学习时间:2023年3月19日 - 3月29日,共计88学时
证书颁发:高级大职业技术证书费用1980元(报名费、学习费、资料费、证书费等)
学习环境要求:windows10或以上操作系统(64位),4g 内存

课程模块:、、网络舆情与情感分析概述、机器学习概述、python网络爬虫实战、python文本挖掘实战

实战案例:微博疫情评论数据爬虫、基于情感分析地疫情期间网民情绪识别、网络问政平台数据爬虫、智慧政务下地问政舆情分析

特别内容:百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能

详见附件四:网络舆情与情感分析实战课程大纲

专题五  pytorch与人工智能实战学习时间: 2023年3月19日 - 3月27日,共计72学时
证书颁发:高级人工智能应用工程师职业技术证书费用:1980元(报名费、学习费、资料费、证书费等)

课程模块:、、python机器学习算法原理与实现、pytorch框架基础实战、pytorch深度学习原理与实现

实战案例:脑pet图像分析和疾病预测(pytorch)、新冠疫情期间网民情绪识别(pytorch)、基于u-net的肝脏肿瘤分割(pytorch)

特别内容:百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能

详见附件五:pytorch与人工智能实战课程大纲

专题六  计算机视觉应用实战(pytorch)学习时间: 2023年3月19日 - 3月30日,共计96学时
证书颁发:高级人工智能应用工程师职业技术证书费用:2480元(报名费、学习费、资料费、证书费等)
学习环境要求:windows10或以上操作系统(64位),4g 内存

课程模块:、、python机器学习算法原理与实现、pytorch框架基础实战、pytorch深度学习原理与实现、计算机视觉实战

实战案例:农田害虫图像检测与识别(pytorch)、基于facenet的人脸智能识别(pytorch)、肝脏肿瘤分割(pytorch)

特别内容:百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能

详见附件六:计算机视觉实战(pytorch)课程大纲

专题七  计算机视觉应用实战(tensorfl)学习时间: 2023年3月19日 - 3月29日,共计88学时
证书颁发:高级人工智能应用工程师职业技术证书费用:2480元(报名费、学习费、资料费、证书费等)
学习环境要求:windows10或以上操作系统(64位),4g 内存

课程模块:、、python机器学习算法原理与实现、tensorflow2框架基础实战、tensorflow2深度学习原理与实现、计算机视觉实战

实战案例:脑pet图像分析和疾病预测、基于facenet的人脸智能识别、基于深度学习的肝脏肿瘤分割(tensorflow)

特别内容:百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能

详见附件七:计算机视觉实战(tensorflow)课程大纲

专题八  自然语言处理实战(tensorflow) 学习时间: 2023年3月18日 - 3月29日,共计96学时
证书颁发:高级人工智能应用工程师职业技术证书费用:2480元(报名费、学习费、资料费、证书费等)
学习环境要求:windows10或以上操作系统(64位),4g 内存

课程模块:、、python机器学习算法原理与实现、tensorflow2框架基础实战、tensorflow2深度学习原理与实现、自然语言处理实战

实战案例:智慧政务下的问政舆情分析、公众健康问句分类、搭建一个属于自己的聊天机器人

特别内容:百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能

详见附件八:自然语言处理实战(tensorflow)课程大纲

三、师资介绍

    冯国灿 博士,中山大学数学学院教授,博士生导师。泰迪杯数据挖掘挑战赛组委会委员,中国工业与应用数学会常务理事,广东省工业与应用数学学会理事长,2000-2002英国格莱莫根大学数字图像实验室和布拉德福大学数字媒体实验室做博士后研究员。主要从事模式识别、计算机视觉研究,参加主持包括国家自然科学基金等科学基金20多项,发表学术论文100余篇,入选2014-2019爱思唯尔计算机科学中国高被引学者排行榜。
    肖刚   博士,教授。韩山师范学院数学与统计学院、经济与管理学院院长、广东省中小型企业大数据与智能化工程研究中心主任,华南师范大学、广州大学兼职硕士生导师。中国医学装备协会磁共振成像装备与技术专业委员会委员、广东省生物医学工程学会医学信息工程分会委员、广东省工业与应用数学学会、广东省现场统计学会和广东省计算数学学会理事,“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛专家组成员,韩山师范学院创新创业导师。主要从事应用数学、数据挖掘和医学影像学的研究工作以及创新创业竞赛、数学建模竞赛、数据挖掘挑战赛的教学与指导工作。主持广东省自然科学基金项目2项,主持广东省教育厅项目4项。2016年广东省科学计算进步奖三等奖、2018年汕头科学技术奖一等奖、2019年广东省科学技术进步奖优秀奖、2020年广东省科学技术进步奖二等奖以及2019年广东省教学成果(基础教育)一等奖主要成员。2018年至2020指导学生参加创新创业项目20余项,其中获第十二届(2019年)“挑战杯”广东大学生创业大赛银奖1项。
    赵志丹 博士,汕头大学工程学院计算机系副教授,研究方向:大数据分析、多智能体博弈、复杂网络、推荐系统等。主持或参与的主要科研项目包括5项国家自然科学基金青年科学基金项目,基于城市出行的人类时空耦合行为分析与建模、基于复杂网络分析的文化演化研究及应用、人类行为时空特性统计规律挖掘及社会动力学效应分析、社会化标签系统结构、演化和功能研究、双层耦合网络上的流行病传播研究;4项国家自然科学基金项目,时变社交网络结构与传播动了学研究、社交网络中信息主体的行为模式分析及应用研究、时序网络中基于人类行为特性的传播动力学研究、时空大数据可视分析中信息混淆问题研究;2项中央高校基本科研,人类时空耦合行为的动力学研究、人类行为时空特性统计和分析。发布期刊杂志论文23篇。
     百度资深工程师(特邀嘉宾)     chatgpt一经推出便在全球火速出圈,甚至有科技大佬认为这种人工智能计算出现的重大历史意义不亚于互联网和个人电脑的诞生。百度作为国内ai技术头部企业之一,也即将推出国产类chatgpt应用”文心一言“,人工智能到底还能怎样为产业赋能?我们拭目以待。
张敏     广东泰迪智能科技股份有限公司培训总监,高级信息系统项目管理师。具有丰富的大数据挖掘、人工智能教学和开发经验,曾为南方电网、国家电网、格力电器、珠江数码等多个大型企业提供i项目研发与维护服务。参编数据挖掘与人工智能类教材10余本,作为主讲老师参与国内高校和企业关于数据挖掘、人工智能相关培训班百余场。
律波     广东泰迪智能科技股份有限公司高级数据分析工程师,应用统计学硕士,有较强的统计学、数学、数据挖掘理论功底;精通r、python、power bi、excel等数据挖掘分析工具,具有丰富的培训和项目经验,擅长从数据中发掘规律,对数据具有较高的敏感度,逻辑思维能力强,擅长数据可视化,机器学习、深度学习等算法原理的实现,如神经网络、svm、决策树、贝叶斯等;负责"珠江数码大数据营销推荐应用"项目,完成标签库的构建及产品推荐模型;负责"京东电商产品评论情感分析"项目,完成了评论数据情感评价模型、lda主题模型的构建;通过项目案例的转换;负责多个本科类院校数据分析软件培训和毕业生数据分析培训,先后负责广西科技大学、闽江学院、广东石油化工、韩山师范学院、广西师范大学等数据分析软件培训及实训等。多次负责"泰迪杯"数据挖掘大赛题目的构思和实现、赛前培训。大数据专业系列图书编写委员会成员,负责《》、《python实训案例》、《excel可视化案例》等书籍编写工作。
陈四德     广东泰迪智能科技股份有限公司高级,统计学专业,对数据统计分析和数据挖掘领域均有较强的理解和理论基础;有造价行业、游戏行业背景和丰富的项目经验,精通行业内的各种指标分析,擅于从多维度分析数据,逻辑性强;擅长python、r语言、mysql数据库等工具,能熟练对数据进行数据处理和分析,掌握常用的数据挖掘算法如分类、聚类等,以及深度学习tensorflow的使用。负责“网站会员流失预测”项目,完成数据处理,模型构建;负责“平台bi埋点数据入库及数据分析”项目,完成数据盘点、数据指标整理和把控;负责“游戏数据分析”项目,完成产出游戏生态日报、客户价值分群结果、用户流失的预警、用户画像指标的完善和维护,项目经验丰富。负责过西安交大城市学院、福建农林大学、国培师资培训、韩山师范学院数据分析就业班、湖南科技职业技术学院、武汉科技大学、广东机电职业技术学院国培、柳州城市职业技术学院第一届大数据职业技能竞赛指导、吉林大学珠海学院等培训项目,授课经验丰富。负责过“泰迪杯”数据挖掘挑战赛出题及赛题指导。
    胡会娟    高级,数据挖掘行业专业工作者,具备扎实的数学理论基础,擅长数据分析与挖掘建模;擅于对数据进行探索分析,发现数据规律,并依据数据建立模型,做出预测;精通r、python、spass、excel等数据挖掘分析工具,擅长使用数据挖掘工具对进行数据处理与建模;熟悉分类、聚类、关联规则等多种机器学习算法,熟悉使用scikit-learn进行建模工作;曾负责南京理工大学、福建农林大学等院校培训;国家电网大数据竞赛培训;师资国培和省培等等。
    罗家伟    本科就读于北京大学,于清华大学结构工程硕士毕业,在校期间曾多次获取奖学金。熟悉python编程语言,熟悉线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、cnn、hmm等算法;了解xgboost、crf、rnn、lstm等算法原理。参与过的项目有基于qp的优化选股策略、基于用户评论的情感分析、企业营销知识图谱项目等,具有点商行业和银行业的项目经验和行业知识。

四、证书颁发

学员经在线培训并考试合格后,可以获得本期培训对应专题职业技术证书。

五、报名须知与凯发棋牌的联系方式

1、报名材料:报名申请表、身份证复印件、两寸近期正面免冠彩色半身证件照电子版(要求:白色背景底,14-20k大小的.jpg格式)。

2、本次由广东泰迪智能科技股份有限公司收取费用并开具发票。

3、本期研修班两专题及以上联报者可享受九折优惠。

4、报名凯发棋牌的联系方式

联系人:曾老师                        电 话:13246821827

微 信:antonia602501            邮 箱:zengaizhi@tipdm.com

2023年第二期全国高校大数据与人工智能骨干师资研修班v2.5.0.pdf

2023年第二期师资培训报名表.docx



全国高校大数据与人工智能师资研修班报名申请表

单位名称
部门/院系
通讯地址
发票抬头
发票内容:
纳税号
电子发票
接收邮箱:
联系人
电话:邮箱:
以下表格中要求提供的信息为申报职业技术证书使用,请真实完整填写
姓  名性别职务毕业院校最高学历手机号电子邮箱专题选择
























































费用

凯发棋牌的支付方式

1、电汇到指定账户
2、扫码支付(报名后联系工作人员索要支付码)
3、付款时请注明”大数据研修班 单位名称或姓名“字样,方便查账备案
账户信息账户名:广东泰迪智能科技股份有限公司
开户行:中国工商银行广州花城支行
账户号:3602 0285 0920 1663 221
备  注请将报名表发送至邮箱:zengaizhi@tipdm.com

联系人:曾老师   电话:13246821827        微信:antonia602501

附件一 数据采集与处理实战(python)课程大纲

基础篇(报名成功后即可开始学习)
时间课程内容学习平台
正式培训前

1.1 认识python

2.1.1 编写第一个python程序

2.1.2 缩进代码

2.2.1 字符串基本操作

2.2.2 字符串的索引及切片操作

2.2.3 任务实现-字符串与数值处理

2.3.1 python常用运算符介绍

2.3.2 任务实现-计算圆形的各参数

3.1 认识python数据结构

3.2.1 创捷列表

3.2.2 列表索引及切片操作

3.2.3 为列表添加元素

3.2.4 列表元素的删除及修改操作

3.2.5 列表推导式

3.2.6 任务实现-求解曲边图形面积

3.3.1 创建字典

3.3.2 字典的增删改查操作

3.3.3 任务实现-单词词频统计

4.1.1 考试成绩等级划分-任务描述

4.1.2 条件判断及分支语句

4.1.3 try-except语句

4.1.4 任务实现-考试成绩等级划分

4.2.1 循环语句

4.2.2 任务实现-实现一组数的连加与连乘操作

4.3 冒泡排序法排序

5.1.1 使用def定义函数

5.1.2 任务实现-自定义求列表均值的函数

5.2 使用lambda创建匿名函数

5.3 存储并导入函数模块

6.1 认识面向对象

6.2.1 创建human类

6.2.2 创建对象

7.1.1 读取文件数据

7.1.2 任务实现-文件数据读取及词频统计

7.2 将数据写入文件

8 模块和第三方库

泰迪云课堂
正式培训前

1 python数据分析概述

1.1 认识数据分析

1.2 熟悉python数据分析的工具

1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook

1.4 掌握jupyter notebook常用功能

2 numpy数值计算基础

2.1 掌握numpy数组对象

2.1.1 numpy简介

2.1.2 数组创建及基础属性

2.1.3 初识数组的特点

2.1.4 创建常用数组

2.1.5 数组数据类型

2.1.6 生成随机数

2.1.7 一维数组的索引

2.1.8 逻辑型索引

2.1.9 多维数组的索引

2.1.10 求解距离矩阵

2.1.11 变化数组shape

2.2 掌握numpy矩阵与通用函数

2.2.1 numpy矩阵介绍

2.2.2 numpy通用函数介绍

2.2.3 通用函数的广播机制

2.3 利用numpy进行统计分析

2.3.1 numpy读写二进制文件

2.3.2 numpy读写txt文件

2.3.3 利用numpy对数据进行简单统计分析

泰迪云课堂
核心课程篇
时间课程内容
学习平台
专题讲座

2023年3月18日

18:30 - 22:00

主讲:冯国灿

主题内容:计算机视觉技术及其应用

泰迪云课堂
第一课  python数据可视化

2023年3月18日

18:30 - 22:00

1.1 掌握绘图基础语法与常用参数

1.1.1 matplotlib介绍

1.1.2 基础图形绘制

1.1.3 常用参数设置

1.2 分析特征间关系

1.2.1 绘制散点图

1.2.2 散点图参数设置

1.2.3 绘制折线图

1.3 分析特征内部数据分布与分散情况

1.3.1 绘制直方图

1.3.2 绘制饼图

1.3.3 绘制箱线图

泰迪云课堂

操作演练

个人pc
在线答疑微信群
第二课  pandas数据分析基础

2023年3月19日

18:30 - 22:0

2 pandas统计分析基础

2.1 pandas简介

2.2 读写不同数据源的数据

2.2.1 pandas读取文本数据

2.2.2 存储数据框

2.2.3 pandas读取excel文件

2.2.4 将数据框存储为excel文件

2.3 数据框与数据框元素

2.3.1 构建数据框

2.3.2 查看数据框的常用属性

2.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素

2.3.4 按行列名称访问数据框中的元素

2.3.5 修改数据框中的元素

2.3.6 删除数据框中的元素

2.3.7 描述分析数据框中的元素

2.4 转换与处理时间序列数据

2.4.1 转换成时间类型数据

2.4.2 时间类型数据的常用操作

2.5 使用分组聚合进行组内计算

2.5.1 groupby分组操作

2.5.2 agg聚合操作

2.6 创建透视表与交叉表

2.6.1 生成透视表

2.6.2 生成交叉表

泰迪云课堂
操作演练个人pc
在线答疑微信群

2023年3月20日

18:30 - 22:00

3 使用pandas进行数据与预处理

3.1 合并数据

3.1.1 表堆叠

3.1.2 主键合并

3.1.3 重叠合并

3.2 清洗数据

3.2.1 检测与处理重复值

3.2.2 检测与处理缺失值

3.2.3 检测与处理异常值

3.3 标准化数据

3.4 转换数据

3.4.1 哑变量处理

3.4.2 离散化连续型数据

泰迪云课堂

操作演练

个人pc
在线答疑微信群
第三课  python网络爬虫实战 

2023年3月21日

08:30 - 22:00

1 python爬虫环境与爬虫简介

1.1 认识爬虫

1.1.1 常见网上冲浪过程

1.1.2 爬虫的概念

1.1.3 爬虫合法性

1.2 认识反爬虫

1.3 配置python爬虫环境

2 网页前端基础

2.1 认识网络信息传输过程

2.1.1 网络传输模型

2.1.2 网络信息传输过程

2.2 认识http

2.2.1 认识http

2.2.2 熟悉cookie

3 简单静态网页爬取

3.1 认识静态网页

3.2 实现http请求

3.2.1 创建工程

3.2.2 生成http请求

3.2.3 完善http请求

3.3 解析网页

3.3.1 为什么要解析网页

3.3.2 初识xpath

3.3.3 xpath相对路径及属性查找

3.3.4 使用beautifulsoup解析网页

3.3.5 网页解析小结

3.4 存储数据

3.4.1 认识chrome开发者工具

3.4.2 任务演练:爬取并存储泰迪科技凯发k8娱乐手机APP下载官网凯发k8娱乐手机APP下载首页数据

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2023年3月22日

18:30 - 22:00

4 认识动态网页

4.1 认识动态网页

4.2 逆向分析爬取动态网页

4.2.1 通过网页源码追踪目标数据文件地址

4.2.2 通过开发者工具追踪目标数据文件地址

4.2.3 爬取数据并及进行保存

4.3 使用selenium库爬取动态网页

4.3.1 搭建selenium环境

4.3.2 利用selenium获取网页数据

4.3.3 利用selenium控制点击操作

5 模拟登录

5.1 使用表单登录方法实现模拟登录

5.1.1 模拟登录的过程

5.1.2 查找提交入口和表单数据

5.1.3 提交表单完成模拟登录

5.1.4 使用表单登录的注意事项

5.2 使用cookie登录方法实现模拟登录

5.3 使用selenium模拟登录

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2023年3月23日

18:30 - 22:00

6 scrapy爬虫

6.1 认识scrapy

6.2 通过scrapy爬取基本页面信息

6.2.1 创建项目

6.2.2 指定字段及创建spiders

6.2.3 完成spiders编写

6.2.4 运行程序保存数据

6.3 通过scrapy抓取跳转页面数据

6.3.1 任务介绍及项目创建

6.3.2 获取所有页面的url

6.3.3 获取每个页面的新闻二次页面url

6.3.4 提取各新闻二次页面中的目标数据

6.3.5 运行程序保存数据

7 拓展:终端协议及爬取工具介绍

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第四课  数据采集与处理实战:微博疫情评论数据采集 

2023年3月24日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

2.1 评论结构分析

2.2 数据接口分析

3.1.1 微博页面接口分析

3.1.2 微博id获取

3.1.3 微博接口请求

3.1.4 长文本获取

3.1.5 单页微博获取

3.1.6 单页微博获取函数

3.2.1 评论数据接口分析

3.2.2 单页评论获取

3.3 评论回复数据爬取

3.4 单页微博及评论数据爬取

3.5 多线程爬虫

4 小结

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第五课  数据采集与处理实战:农产品信息采集与分析

2023年3月25日

18:30 - 22:00

1.1 背景与分析目标

2.1 网页分析和爬虫思路

2.2 省份链接获取

2.3 获取省份名称

2.4 确定翻页数目

2.5 获取单页表格

2.6 获取所有省份和页面的数据 

2.7 分布式爬取

3.1 数据预处理

3.2 数据 指标提取

3.3 省级以上部门审定数据分析

3.4 水稻品种类型数量分析

3.5 主要水稻类型被审定的数量分析

3.6 水稻母本分析

3.7 主要审定公司分析

4 总结

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第六课  数据采集与处理实战:某品牌手机的京东评论数据采集与分析

2023年3月26日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

2.1 数据采集流程介绍

2.2 获取评论数地url

2.3 抓取第一个json文件

2.4 拆解网址及爬取函数封装

2.5 将数据转为字典格式

2.6 将数据转为数据框并保存

2.7 翻页爬取及数据保存

3.1 数据预处理介绍

3.2 数据读取及类型转换

3.3 对评论文本内容分词

3.4 去除停用词及统计词频

3.5 绘制词云图及函数封装

4.1 可视化分析主题介绍

4.2 好评中评级差评词云图绘制

4.3 其它可视化分析

5 小结

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拓展自学篇:网站图像素材采集实战

自行安排

1 思路介绍

2 单个图片文件爬取

3 获取一个页面所有图片网址

4 保存所有图片

5 翻页爬取更多数据

6 pdf文件规律及问题

7 pdf翻页刷新的网址规律

8 获取当前页所有图片网址

9 翻页刷新爬取所有图片

10 图片拼接成pdf文件

泰迪云课堂
特别内容

百度类chatgpt应用”文心一言“为产业赋能泰迪云课堂
第七课 在线考试

2023年3月27日

19:00 - 21:00

高级python技术应用工程师职业技术在线考试泰迪云课堂


附件二 商务数据分析实战(excel power bi)课程大纲

核心课程篇
时间课程内容
学习平台
专题讲座

2023年3月18日

18:30 - 22:00

主讲:冯国灿

主题内容:计算机视觉技术及其应用

泰迪云课堂
第一课  excel数据分析基础与实战

2023年3月18日

18:30 - 22:00

1.1 认识数据分析

1.2 认识excel2016

2.1 获取文本数据

2.2 从数据库获取数据

3.1 排序

3.2 筛选

3.3 分类汇总

4.1 认识公式和函数

4.2 数组公式

4.3 日期和时间函数

4.4 数学函数

4.5 统计函数

4.6 文本函数

4.7 逻辑函数

5.1 透视表的创建和修改

5.2 透视表的操作

5.3 透视图的操作

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2023年3月19日

18:30 - 22:00

6.1 对比分析

6.2 趋势分析

6.3 饼图

6.4 散点图

6.5 雷达图

7.1 案例背景

7.2 数据预处理

8 商品销售分析

9 库存分析

10 用户分析

11 分析报告

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第二课  power bi数据分析与可视化

2023年3月20日

18:30 - 22:00

1.1 认识数据分析(power bi)

1.2 了解可视化工具

1.3 认识power bi

2.1 数据来源

2.2 数据获取

3.1 认识编辑器和m语言

3.2 数据集成

3.3 数据清洗

3.4 数据转换

3.5 数据泛化

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2023年3月21日

18:30 - 22:00

4 dax语言数据处理

4.1 dax语言

4.2 dax语言处理表间关系

4.3 dax函数使用实例

4.4 数据查询操作

5 数据分析可视化

5.1 可视化

5.2 认识对比分析

5.3 对比分析图表绘制操作

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2023年3月22日

18:30 - 22:00

5.4 饼图和环形图

5.5 瀑布图和树状图

5.6 折线图和散点图

5.7 描述性分析

5.8 kpi分析

6.1 认识分析报表

6.2 制作分析报表

6.3 完整分析报表的操作

7 部署

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第三课  案例实战:新零售智能销售数据分析(power bi)

2023年3月23日

18:30 - 22:00

1 案例背景

2 数据清洗

3 数据规约

4 数据建模

5 销售分析

6 库存分析

7 用户分析

8 部署和发布

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第四课  实战案例:餐饮企业综合分析(power bi)

2023年3月24日

18:30 - 22:00

1 案例背景

2 数据预处理

2.1 数据预处理1

2.2 数据预处理2

3 数据可视化

3.1 数据分析与可视化1

3.2 数据分析与可视化2

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第五课  实战案例:财务分析纳税评估中的应用(excel)

2023年3月25日

18:30 - 22:00

1 案例背景和分析流程

2 数据预处理

3 发现疑点

4 共同不分析

5 增长趋势分析

6 财务比率分析

7 重点评估区域

8 重点评估区域审计

9 问题发现和财务报表的调整

10 小结

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第六课  实战案例:学生校园卡消费行为分析(excel)

2023年3月26日

18:30 - 22:00

1.1 案例背景与目标

2.1 预处理:读取数据和异常值

2.2 预处理:缺失值

2.3 预处理:重复值与合并数据

3.1 食堂消费数据分析

3.2 学生消费行为分析

4 小结

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特别内容

百度类chatgpt应用”文心一言“为产业赋能

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第七课 在线考试

2023年3月27日

19:00 - 21:00

高级大职业技术在线考试泰迪云课堂


附件三 大数据分析与机器学习实战(python)课程大纲

基础篇(报名成功后即可开始学习)
时间课程内容
学习平台
正式培训前

1.1 认识python

2.1.1 编写第一个python程序

2.1.2 缩进代码

2.2.1 字符串基本操作

2.2.2 字符串的索引及切片操作

2.2.3 任务实现-字符串与数值处理

2.3.1 python常用运算符介绍

2.3.2 任务实现-计算圆形的各参数

3.1 认识python数据结构

3.2.1 创捷列表

3.2.2 列表索引及切片操作

3.2.3 为列表添加元素

3.2.4 列表元素的删除及修改操作

3.2.5 列表推导式

3.2.6 任务实现-求解曲边图形面积

3.3.1 创建字典

3.3.2 字典的增删改查操作

3.3.3 任务实现-单词词频统计

4.1.1 考试成绩等级划分-任务描述

4.1.2 条件判断及分支语句

4.1.3 try-except语句

4.1.4 任务实现-考试成绩等级划分

4.2.1 循环语句

4.2.2 任务实现-实现一组数的连加与连乘操作

4.3 冒泡排序法排序

5.1.1 使用def定义函数

5.1.2 任务实现-自定义求列表均值的函数

5.2 使用lambda创建匿名函数

5.3 存储并导入函数模块

6.1 认识面向对象

6.2.1 创建human类

6.2.2 创建对象

7.1.1 读取文件数据

7.1.2 任务实现-文件数据读取及词频统计

7.2 将数据写入文件

8 模块和第三方库

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正式培训前

1 python数据分析概述

1.1 认识数据分析

1.2 熟悉python数据分析的工具

1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook

1.4 掌握jupyter notebook常用功能

2 numpy数值计算基础

2.1 掌握numpy数组对象

2.1.1 numpy简介

2.1.2 数组创建及基础属性

2.1.3 初识数组的特点

2.1.4 创建常用数组

2.1.5 数组数据类型

2.1.6 生成随机数

2.1.7 一维数组的索引

2.1.8 逻辑型索引

2.1.9 多维数组的索引

2.1.10 求解距离矩阵

2.1.11 变化数组shape

2.2 掌握numpy矩阵与通用函数

2.2.1 numpy矩阵介绍

2.2.2 numpy通用函数介绍

2.2.3 通用函数的广播机制

2.3 利用numpy进行统计分析

2.3.1 numpy读写二进制文件

2.3.2 numpy读写txt文件

2.3.3 利用numpy对数据进行简单统计分析

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核心课程篇
时间课程内容
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主题讲座

2023年3月18日

18:30 - 22:00

主讲:冯国灿

主题内容:计算机视觉技术及其应用

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第一课 pandas数据分析基础

2023年3月18日

18:30 - 22:00

1 pandas统计分析基础

1.1 pandas简介

1.2 读写不同数据源的数据

1.2.1 pandas读取文本数据

1.2.2 存储数据框

1.2.3 pandas读取excel文件

1.2.4 将数据框存储为excel文件

1.3 数据框与数据框元素

1.3.1 构建数据框

1.3.2 查看数据框的常用属性

1.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素

1.3.4 按行列名称访问数据框中的元素

1.3.5 修改数据框中的元素

1.3.6 删除数据框中的元素

1.3.7 描述分析数据框中的元素

1.4 转换与处理时间序列数据

1.4.1 转换成时间类型数据

1.4.2 时间类型数据的常用操作

1.5 使用分组聚合进行组内计算

1.5.1 groupby分组操作

1.5.2 agg聚合操作

1.6 创建透视表与交叉表

1.6.1 生成透视表

1.6.2 生成交叉表

2 使用pandas进行数据预处理

2.1 合并数据

2.1.1 表堆叠

2.1.2 主键合并

2.1.3 重叠合并

2.2 清洗数据

2.2.1 检测与处理重复值

2.2.2 检测与处理缺失值

2.2.3 检测与处理异常值

2.3 标准化数据

2.4 转换数据

2.4.1 哑变量处理

2.4.2 离散化连续型数据

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第二课 python数据可视化

2022年3月19日

18:30 - 22:00

1.1 matplotlib绘制流程说明

1.2 添加文本和修改绘图风格

1.3 rc参数 

1.4 散点图

1.5 折线图

1.6 直方图和条形图

1.7 饼图

1.8 箱线图

1.9 人口特征间分布

1.10 人口各个特征分布

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第三课 python机器学习算法原理与实现

2023年3月20日

18:30 - 22:00

1 机器学习绪论

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间&归纳偏好

2  模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.3 性能度量

2.4 性能度量python实现

3 回归分析

3.1 线性回归基本形式

3.2 线性回归模型的python实现

3.3 波士顿房价预测的python实现

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2023年3月21日

18:30 - 22:00

3.4 逻辑回归介绍

3.5 研究生入学录取预测的python实现

4 决策树

4.1 从女生相亲到决策树

4.2 明天适合打球吗?

4.3 决策树拆分属性选择

4.4 决策树算法家族

4.5 泰坦尼克号生还者预测-数据预处理

4.6 泰坦尼克号生还者预测-模型构建与预测

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2023年3月22日

18:30 - 22:00

5 人工神经网络

5.1 单个神经元介绍

5.2 经典网络结构介绍

5.3 神经网络工作流程 演示

5.4 如何修正网络参数-梯度下降法

5.5 网络工作原理推导

5.6 网络搭建准备

5.7 样本从输入层到隐层传输的python实现

5.8 网络输出的python实现

5.9 单样本网络训练的python实现

5.10 全样本网络训练的python实现

5.11 网络性能评价

5.12 调用sklearn实现神经网络算法

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2023年3月23日

18:30 - 22:0

6 支持向量机

6.1 间隔与支持向量

6.2 对偶问题

6.3 核函数

6.4 软间隔与正则化

6.5 支持向量机算法的python实现

7.1 聚类分析概述

7.2 相似性度量

7.3 k-means聚类分析算法介绍

7.4 利用k-means算法对鸢尾花进行聚类

7.5 聚类结果的性能度量

7.6 调用sklearn实现聚类分析

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拓展自学篇
自行安排

8 集成学习

8.1 集成学习基本概念

8.2 并行集成算法-bagging&randomforest

8.3 串行集成算法-boosting算法流程

8.4 串行集成算法-boosting代码实现

8.5 stacking算法流程

8.6 stacking代码实现

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第四课  实战案例:百货商场用户画像描绘与价值分析

2023年3月24日

18:30 - 22:00

1.1 背景与目标

2.1 会员信息表处理

2.2 销售流水表处理

3.1 会员年龄分析

3.2 不同年龄的消费能力

3.3 不同性别的消费情况

3.4 会员和非会员消费情况

3.5 商场会员年消费趋势

3.6 不同月份的消费趋势

3.7 每年每月的消费金额趋势

3.8 不同时刻的消费情况

4.1 用户画像介绍

4.2 会员基本信息标签

4.3 会员消费特征标签

4.4 会员商品偏好标签

4.5 生成用户画像

5.1 会员细分介绍

5.2 k-mearns算法实现会员聚类

5.3 结果分析

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第五课  实战案例:网络入侵用户自动识别

2023年3月25日

18: 30 - 22:00

1 背景与目标

2 数据处理

2.1 读取数据

2.2 了解数据基本情况

2.3 哑变量处理

2.4 拼接特征并删除无关列

2.5 标签转化及预处理函数封装

3 模型训练与验证

3.1 认识集成学习算法

3.2 模型训练与性能验证

3.3 保存模型集训练数据结构

4 模型应用与评估

4.1 加载并处理待预测样本

4.2 模型应用及性能评估

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第六课  实战案例:天猫用户重复购买预测

2023年3月26日

18: 30 - 22:00

1.1 背景与挖掘目标

2.1 工程环境准备

2.2 缺失值处理和数据去重

2.3 数据分布探索

3.1 特征工程介绍

3.2 原始特征

3.3.1 用户相关特征:用户在平台的总交互次数

3.3.2 用户相关特征:用户最近一次购买距离第一次的时长

3.4.1 商家相关特征:商家被交互的数量

3.4.2 商家相关特征:商家的复购次数

3.5.1 用户和商家相关特征:用户在商家的交换次数

3.5.2 用户和商家相关特征:不同用户在不同商家购买率

3.6 离散型特征处理

4.1 建模前的数据处理

4.2 模型构建

4.3 模型训练和评估

4.4 模型应用

5 小结

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第七课  实战案例:运营商用户流失预测

2023年3月27日

18:30 - 22:00

1.1 背景与目标

1.2 案例思路分析

2.1 数据探索

2.2 数据去重及删除无关属性

2.3 用户分组及标签构建

2.4 提取用户基本信息和在网时长

2.5 处理合约是否有效

2.6 处理合约计划到期时间

2.7 其余变量处理

2.8 特征拼接及缺失值处理

2.9 数据保存

3.1 特征选择介绍

3.2 皮尔逊特征选择

3.3 处理样本类别不均衡问题

4.1 模型性能评估介绍

4.2 模型构建及性能评估

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特别内容

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第八课 在线考试

2023年3月28日

19:00 - 21:00

高级机器学习工程师职业技术在线考试泰迪云课堂


附件四   网络舆情与情感分析实战课程大纲

基础篇(报名成功后即可开始学习)
正式培训前

1.1 认识python

2.1.1 编写第一个python程序

2.1.2 缩进代码

2.2.1 字符串基本操作

2.2.2 字符串的索引及切片操作

2.2.3 任务实现-字符串与数值处理

2.3.1 python常用运算符介绍

2.3.2 任务实现-计算圆形的各参数

3.1 认识python数据结构

3.2.1 创捷列表

3.2.2 列表索引及切片操作

3.2.3 为列表添加元素

3.2.4 列表元素的删除及修改操作

3.2.5 列表推导式

3.2.6 任务实现-求解曲边图形面积

3.3.1 创建字典

3.3.2 字典的增删改查操作

3.3.3 任务实现-单词词频统计

4.1.1 考试成绩等级划分-任务描述

4.1.2 条件判断及分支语句

4.1.3 try-except语句

4.1.4 任务实现-考试成绩等级划分

4.2.1 循环语句

4.2.2 任务实现-实现一组数的连加与连乘操作

4.3 冒泡排序法排序

5.1.1 使用def定义函数

5.1.2 任务实现-自定义求列表均值的函数

5.2 使用lambda创建匿名函数

5.3 存储并导入函数模块

6.1 认识面向对象

6.2.1 创建human类

6.2.2 创建对象

7.1.1 读取文件数据

7.1.2 任务实现-文件数据读取及词频统计

7.2 将数据写入文件

8 模块和第三方库

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正式培训前


1 python数据分析概述

1.1 认识数据分析

1.2 熟悉python数据分析的工具

1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook

1.4 掌握jupyter notebook常用功能

2 numpy数值计算基础

2.1 掌握numpy数组对象

2.1.1 numpy简介

2.1.2 数组创建及基础属性

2.1.3 初识数组的特点

2.1.4 创建常用数组

2.1.5 数组数据类型

2.1.6 生成随机数

2.1.7 一维数组的索引

2.1.8 逻辑型索引

2.1.9 多维数组的索引

2.1.10 求解距离矩阵

2.1.11 变化数组shape

2.2 掌握numpy矩阵与通用函数

2.2.1 numpy矩阵介绍

2.2.2 numpy通用函数介绍

2.2.3 通用函数的广播机制

2.3 利用numpy进行统计分析

2.3.1 numpy读写二进制文件

2.3.2 numpy读写txt文件

2.3.3 利用numpy对数据进行简单统计分析

3 matplotlib数据可视化基础

3.1 掌握绘图基础语法与常用参数

3.1.1 matplotlib介绍

3.1.2 基础图形绘制

3.1.3 常用参数设置

3.2 分析特征间关系

3.2.1 绘制散点图

3.2.2 散点图参数设置

3.2.3 绘制折线图

3.3 分析特征内部数据分布与分散情况

3.3.1 绘制直方图

3.3.2 绘制饼图

3.3.3 绘制箱线图

4 pandas统计分析基础

4.1 pandas简介

4.2 读写的不同数据源的数据

4.2.1 pandas读取文本数据

4.2.2 存储数据框

4.2.3 pandas读取excel文件

4.2.4 将数据框存储为excel文件

4.3 数据框与数据框元素

4.3.1 构建数据框

4.3.2 查看数据框的常用属性

4.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素

4.3.4 按行列名称访问数据框中的元素

4.3.5 修改数据框中的元素

4.3.6 删除数据框中的元素

4.3.7 描述分析数据框中的元素

4.4 转换与处理时间序列数据

4.4.1 转换成时间类型数据

4.4.2 时间类型数据的常用操作

4.5 使用分组聚合进行组内计算

4.5.1 groupby分组操作

4.5.2 agg聚合操作

4.6 创建透视表与交叉表

4.6.1 生成透视表

4.6.2 生成交叉表

5 使用pandas进行数据预处理

5.1 合并数据

5.1.1 表堆叠

5.1.2 主键合并

5.1.3 重叠合并

5.2 清洗数据

5.2.1 检测与处理重复值

5.2.2 检测与处理缺失值

5.2.3 检测与处理异常值

5.3 标准化数据

5.4 转换数据

5.4.1 哑变量处理、

5.4.2 离散化连续型数据

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核心课程篇
时间课程内容学习平台
专题讲座

2023年3月19日

18:30 - 22:00

主讲:冯国灿

主题内容:计算机视觉技术及其应用

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第一课  网络舆情与情感分析概述

2023年3月19日

18:30 - 22:00


1. 网络舆情概述

2. 网络舆情分析技术

3. 网络信息采集技术

4. 文本分割技术基本概念

5. 文本情感分析技术基本概念

6. 情感信息分类

7. 情感信息的检索与归纳

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第二课  python机器学习算法原理与实现

2023年3月20日

18:30 - 22:00

1 机器学习绪论

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间&归纳偏好

2 模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.3 性能度量

2.4 性能度量python实现

3 回归分析

3.1 线性回归基本形式

3.2 线性回归模型的python实现

3.3 波士顿房价预测的python实现

3.4 逻辑回归介绍

3.5 研究生入学录取预测的python实现

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2023年3月21日

18:30 - 22:00

4.1 从女士相亲到决策树

4.2 明天适合打球吗

4.3 决策树拆分属性选择

4.4 决策树算法家族

4.5 泰坦尼克号生还者预测-数据预处理

4.6 泰坦尼克号生还者预测-模型构建与预测

5.1 聚类分析概述

5.2 相似性度量

5.3 k-means聚类分析算法介绍

5.4 利用k-means算法对鸢尾花进行聚类

5.5 聚类结果的性能度量

5.6 调用sklearn实现聚类分析

6.1 间隔与支持向量

6.2 对偶问题

6.3 核函数

6.4 软间隔与正则化

6.5 支持向量机算法的python实现

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第三课  python网络爬虫实战

2023年3月22日

18:30 - 22:00

1 python爬虫环境与爬虫简介

1.1 认识爬虫

1.1.1 常见网上冲浪过程

1.1.2 爬虫的概念

1.1.3 爬虫合法性

1.2 认识反爬虫

1.3 配置python爬虫环境

2 网页前端基础

2.1 认识网络信息传输过程

2.1.1 网络传输模型

2.1.2 网络信息传输过程

2.2 认识http

2.2.1 认识http

2.2.2 熟悉cookie

3 简单静态网页爬取

3.1 认识静态网页

3.2 实现http请求

3.2.1 创建工程

3.2.2 生成http请求

3.2.3 完善http请求

3.3 解析网页

3.3.1 为什么要解析网页

3.3.2 初识xpath

3.3.3 xpath相对路径及属性查找

3.3.4 使用beautifulsoup解析网页

3.3.5 网页解析小结

3.4 存储数据

3.4.1 认识chrome开发者工具

3.4.2 任务演练:爬取并存储泰迪科技凯发k8娱乐手机APP下载官网凯发k8娱乐手机APP下载首页数据

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2023年3月23日

18:30 - 22:0

4 认识动态网页

4.1 认识动态网页

4.2 逆向分析爬取动态网页

4.2.1 通过网页源码追踪目标数据文件地址

4.2.2 通过开发者工具追踪目标数据文件地址

4.2.3 爬取数据并及进行保存

4.3 使用selenium库爬取动态网页

4.3.1 搭建selenium环境

4.3.2 利用selenium获取网页数据

4.3.3 利用selenium控制点击操作

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第四课  python文本挖掘实战

2023年3月24日

18:30 - 22:00

1. 自然语言处理简介

2. 开源中文nlp系统介绍

3. 中文分词介绍

4. 机械分词法

5. 机器学习算法分词

6. nlp 概率图介绍

7. jieba分词演示

8. 文本的one-hot表达

9. tf-idf权值策略实现

10. 文本的tf-idf表达

11. 模型训练与预测

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第五课  实战案例:微博疫情评论数据爬虫

2023年3月25日

18:30 - 22:00

1. 背景与目标

2.1 评论结构分析

2.2 数据接口分析

3.1.1 微博页面接口分析

3.1.2 微博id获取

3.1.3 微博接口数据获取

3.1.4 长文本获取

3.1.5 单页微博获取

3.1.6 单页微博获取函数

3.2.1 评论数据接口分析

3.2.2 单页评论获取

3.2.3 多页评论翻页

3.3 评论回复数据爬取

3.4 单页微博及评论数据爬取

3.5 多线程爬虫

4. 小结

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第六课   实战案例:基于情感分析的疫情期间网民情绪识别

2023年3月26日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

2.1 情感分析介绍

2.2 数据预处理

2.3 官方数据删除

2.4 bosonnlp情感词典打分

2.5 snownlp情感分析

3.1 情感分类-数据预处理

3.2 分词和去停用词

3.3 tf-idf词向量

3.4 朴素贝叶斯

3.5 朴素贝叶斯情感分类

3.6 模型预测和总结

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第七课  实战案例:网络问政平台数据爬虫

2023年3月27日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

2.1 网址分析

2.2 留言id获取

2.3 留言详情获取

2.4 留言详情回复获取

2.5 函数整合

2.6 多线程爬取

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第八课  实战案例:智慧政务下的问政舆情分析

2023年3月28日

18:30 - 22:0

1 背景与目标分析

2.1 样本量分析

2.2 重复数据预处理

2.3 文本预处理

2.4 分词和去停用词

2.5 词云图分词

2.6 词向量获取

2.7 svm文本分类

2.8 模型应用

3.1 热点数据预处理

3.2 热点数据转化

3.3 密度聚类简介

3.4 热点聚类

3.5 超参数选择

3.6 热度排序

4 小结

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特别内容

百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能

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第七课  在线考试

2023年3月29日

19:00 - 21:00

高级大职业技术证书在线考试泰迪云课堂


附件五 pytorch与人工智能实战课程大纲

基础篇(报名成功后即可开始学习)
时间课程内容学习平台
正式培训前

1.1 认识python

2.1.1 编写第一个python程序

2.1.2 缩进代码

2.2.1 字符串基本操作

2.2.2 字符串的索引及切片操作

2.2.3 任务实现-字符串与数值处理

2.3.1 python常用运算符介绍

2.3.2 任务实现-计算圆形的各参数

3.1 认识python数据结构

3.2.1 创建列表

3.2.2 列表索引及切片操作

3.2.3 为列表添加元素

3.2.4 列表元素的删除及修改操作

3.2.5 列表推导式

3.2.6 任务实现-求解曲边图形面积

3.3.1 创建字典

3.3.2 字典的增删改查操作

3.3.3 任务实现-单词词频统计

4.1.1 考试成绩等级划分-任务描述

4.1.2 条件判断及分支语句

4.1.3 try-except语句

4.1.4 任务实现-考试成绩等级划分

4.2.1 循环语句

4.2.2 任务实现-实现一组数的连加与连乘操作

4.3 冒泡排序法排序

5.1.1 使用def定义函数

5.1.2 任务实现-自定义求列表均值的函数

5.2 使用lambda创建匿名函数

5.3 存储并导入函数模块

6.1 认识面向对象

6.2.1 创建human类

6.2.2 创建对象

7.1.1 读取文件数据

7.1.2 任务实现-文件数据读取及词频统计

7.2 将数据写入文件

8 模块和第三方库

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正式培训前

1 python数据分析概述

1.1 认识数据分析

1.2 熟悉python数据分析的工具

1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook

1.4 掌握jupyter notebook常用功能

2 numpy数值计算基础

2.1 掌握numpy数组对象

2.1.1 numpy简介

2.1.2 数组创建及基础属性

2.1.3 初识数组的特点

2.1.4 创建常用数组

2.1.5 数组数据类型

2.1.6 生成随机数

2.1.7 一维数组的索引

2.1.8 逻辑型索引

2.1.9 多维数组的索引

2.1.10 求解距离矩阵

2.1.11 变化数组shape

2.2 掌握numpy矩阵与通用函数

2.2.1 numpy矩阵介绍

2.2.2 numpy通用函数介绍

2.2.3 通用函数的广播机制

2.3 利用numpy进行统计分析

2.3.1 numpy读写二进制文件

2.3.2 numpy读写txt文件

2.3.3 利用numpy对数据进行简单统计分析

3 matplotlib数据可视化基础

3.1 掌握绘图基础语法与常用参数

3.1.1 matplotlib介绍

3.1.2 基础图形绘制

3.1.3 常用参数设置

3.2 分析特征间关系

3.2.1 绘制散点图

3.2.2 散点图参数设置

3.2.3 绘制折线图

3.3 分析特征内部数据分布与分散情况

3.3.1 绘制直方图

3.3.2 绘制饼图

3.3.3 绘制箱线图

4 pandas统计分析基础

4.1 pandas简介

4.2 读写的不同数据源的数据

4.2.1 pandas读取文本数据

4.2.2 存储数据框

4.2.3 pandas读取excel文件

4.2.4 将数据框存储为excel文件

4.3 数据框与数据框元素

4.3.1 构建数据框

4.3.2 查看数据框的常用属性

4.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素

4.3.4 按行列名称访问数据框中的元素

4.3.5 修改数据框中的元素

4.3.6 删除数据框中的元素

4.3.7 描述分析数据框中的元素

4.4 转换与处理时间序列数据

4.4.1 转换成时间类型数据

4.4.2 时间类型数据的常用操作

4.5 使用分组聚合进行组内计算

4.5.1 groupby分组操作

4.5.2 agg聚合操作

4.6 创建透视表与交叉表

4.6.1 生成透视表

4.6.2 生成交叉表

5 使用pandas进行数据预处理

5.1 合并数据

5.1.1 表堆叠

5.1.2 主键合并

5.1.3 重叠合并

5.2 清洗数据

5.2.1 检测与处理重复值

5.2.2 检测与处理缺失值

5.2.3 检测与处理异常值

5.3 标准化数据

5.4 转换数据

5.4.1 哑变量处理、

5.4.2 离散化连续型数据

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核心课程篇
时间课程内容学习平台
专题讲座

2023年3月19日

18:30 - 22:00

主讲:冯国灿

主题内容:计算机视觉技术及其应用

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第一课  python机器学习算法原理与实现

2023年3月19日

18:30 - 22:00

1 机器学习绪论

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间&归纳偏好

2 模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.3 性能度量

2.4 性能度量python实现

3 回归分析

3.1 线性回归基本形式

3.2 线性回归模型的python实现

3.3 波士顿房价预测的python实现

3.4 逻辑回归介绍

3.5 研究生入学录取预测的python实现

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2023年3月20日

18:30 - 22:00

4.1 单个神经元介绍

4.2 经典网络结构介绍

4.3 神经网络工作流程演示

4.4 如何修正网络参数-梯度下降法

4.5 网络工作原理推导

4.6 网络搭建准备

4.7 样本从输入层到隐层传输的python实现

4.8 网络输出的python实现

4.9 单样本网络训练的python实现

4.10 全样本网络训练的python实现

4.11 网络性能评价

4.12 调用sklearn实现神经网络算法

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第二课  pytorch框架基础实战

2023年3月21日

18:30 - 22:00

1 pytorch简介

2 张量操作

2.1 创建张量

2.2 张量与数组相互转化

3 构建一个线性模型

3.1 任务描述:构建一个线性模型

3.2 读取数据

3.3 构建初始模型及损失函数

3.4 test-构建优化器

3.5 构建优化器

3.6 最小化方差(训练)

3.7 执行多轮训练

3.8 训练过程可视化

4 识别手写数字

4.1 案例目标与流程

4.2 加载数据

4.3 加工数据

4.4 模型结构介绍

4.5 构建模型

4.6 模型配置

4.7 模型训练

4.8 执行多轮训练

4.9 模型性能评估

4.10 保存模型

4.11 加载模型

4.12 模型应用

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第三课  pytorch深度学习原理与实现

2023年3月22日

18:30 - 22:00

1 深度神经网络-引言

2 卷积神经网络cnn

2.1 浅层神经网络的局限

2.2 卷积操作

2.3 卷积操作的优势

2.4 池化及全连接

2.5 高维输入及多filter卷积

2.6 实现卷积和操作

2.7 将卷积结果可视化

2.8 实现池化操作

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2023年3月23日

18:30 - 22:00

3 长短时记忆网络lstm

3.1 lstm的三个门

3.2 lstm三个门的计算示例

3.3 实现lstm操作

3.4 lstm返回值解读

4 利用rnn&lstm实现mnist手写数字识别

4.1 加载数据

4.2 数据加工

4.3 搭建循环神经网络

4.4 模型配置

4.5 模型训练

4.6 模型性能验证

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第四课  实战案例:基于脑pet图像分析与疾病预测(pytorch)

2023年3月24日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

2 数据处理

2.1 图像读取及尺寸调整

2.2 图像增强之翻转操作

2.3 图像增强之旋转缩放

2.4 获取所有照片路径

2.5 批量获取照片数据

2.6 将数据处理过程封装成函数

3 模型构建

3.1 定义卷积&池化层

3.2 定义全连接层

3.3 定义网络计算过程

3.4 数据集维度顺序调整及类型转化

3.5 数据集分批及打乱操作

3.6 模型构建及配置

3.7 模型训练

4 模型性能评估及应用

4.1 模型性能评估及保存

4.2 模型应用

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第五课  实战案例:基于新冠疫情期间网民情绪识别(pytorch)

2023年3月25日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

2 数据准备

2.1 数据基本介绍

2.2 词嵌入介绍

2.3 进行词向量训练

2.4 构建词向量矩阵

2.5 获取编码后的语料库

2.6 对各样本执行padding操作

2.7 拆分数据并将其转为模型所需格式

3 模型训练与性能验证

3.1 embedding层介绍

3.2 定义embedding层算子

3.3 定义lstm层算子

3.4 定义全连接层算子

3.5 定义网络计算流程

3.6 模型构建及配置

3.7 模型训练

3.8 模型性能评估

4 小结

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第六课  实战案例:基于u-net的肝脏肿瘤分割

2023年3月26日

18:30 - 22:0

1.1 案例背景介绍

1.2 数据介绍及案例目标

2.1 数据预处理步骤

2.2 数据读取

2.3 windowing方法的介绍

2.4 windowing方法实现

2.5 直方图均衡化

2.6 肿瘤部位的提取

2.7 保存数据

2.8 对所有病人数据

3.1 定义图片生成器

3.2 图片增强实现

3.3 图片归一化

4.1 模型原理

4.2 模型搭建:卷积模块

4.3 模型搭建:上采用和下采样

4.4 模型搭建:unet搭建

4.5 模型的训练和评估

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特别内容

百度类chatgpt应用“文心一言”为产业赋能泰迪云课堂
第七课  在线考试

2023年3月27日

19:00 - 21:00

高级人工智能应用工程师职业技术培训在线考试泰迪云课堂


附件六  计算机视觉应用实战(pytorch)课程大纲

基础篇(报名成功后即可开始学习)
时间课程内容学习平台
正式培训前

1.1 认识python

2.1.1 编写第一个python程序

2.1.2 缩进代码

2.2.1 字符串基本操作

2.2.2 字符串的索引及切片操作

2.2.3 任务实现-字符串与数值处理

2.3.1 python常用运算符介绍

2.3.2 任务实现-计算圆形的各参数

3.1 认识python数据结构

3.2.1 创建列表

3.2.2 列表索引及切片操作

3.2.3 为列表添加元素

3.2.4 列表元素的删除及修改操作

3.2.5 列表推导式

3.2.6 任务实现-求解曲边图形面积

3.3.1 创建字典

3.3.2 字典的增删改查操作

3.3.3 任务实现-单词词频统计

4.1.1 考试成绩等级划分-任务描述

4.1.2 条件判断及分支语句

4.1.3 try-except语句

4.1.4 任务实现-考试成绩等级划分

4.2.1 循环语句

4.2.2 任务实现-实现一组数的连加与连乘操作

4.3 冒泡排序法排序

5.1.1 使用def定义函数

5.1.2 任务实现-自定义求列表均值的函数

5.2 使用lambda创建匿名函数

5.3 存储并导入函数模块

6.1 认识面向对象

6.2.1 创建human类

6.2.2 创建对象

7.1.1 读取文件数据

7.1.2 任务实现-文件数据读取及词频统计

7.2 将数据写入文件

8 模块和第三方库

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正式培训前

1 python数据分析概述

1.1 认识数据分析

1.2 熟悉python数据分析的工具

1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook

1.4 掌握jupyter notebook常用功能

2 numpy数值计算基础

2.1 掌握numpy数组对象

2.1.1 numpy简介

2.1.2 数组创建及基础属性

2.1.3 初识数组的特点

2.1.4 创建常用数组

2.1.5 数组数据类型

2.1.6 生成随机数

2.1.7 一维数组的索引

2.1.8 逻辑型索引

2.1.9 多维数组的索引

2.1.10 求解距离矩阵

2.1.11 变化数组shape

2.2 掌握numpy矩阵与通用函数

2.2.1 numpy矩阵介绍

2.2.2 numpy通用函数介绍

2.2.3 通用函数的广播机制

2.3 利用numpy进行统计分析

2.3.1 numpy读写二进制文件

2.3.2 numpy读写txt文件

2.3.3 利用numpy对数据进行简单统计分析

3 matplotlib数据可视化基础

3.1 掌握绘图基础语法与常用参数

3.1.1 matplotlib介绍

3.1.2 基础图形绘制

3.1.3 常用参数设置

3.2 分析特征间关系

3.2.1 绘制散点图

3.2.2 散点图参数设置

3.2.3 绘制折线图

3.3 分析特征内部数据分布与分散情况

3.3.1 绘制直方图

3.3.2 绘制饼图

3.3.3 绘制箱线图

4 pandas统计分析基础

4.1 pandas简介

4.2 读写的不同数据源的数据

4.2.1 pandas读取文本数据

4.2.2 存储数据框

4.2.3 pandas读取excel文件

4.2.4 将数据框存储为excel文件

4.3 数据框与数据框元素

4.3.1 构建数据框

4.3.2 查看数据框的常用属性

4.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素

4.3.4 按行列名称访问数据框中的元素

4.3.5 修改数据框中的元素

4.3.6 删除数据框中的元素

4.3.7 描述分析数据框中的元素

4.4 转换与处理时间序列数据

4.4.1 转换成时间类型数据

4.4.2 时间类型数据的常用操作

4.5 使用分组聚合进行组内计算

4.5.1 groupby分组操作

4.5.2 agg聚合操作

4.6 创建透视表与交叉表

4.6.1 生成透视表

4.6.2 生成交叉表

5 使用pandas进行数据预处理

5.1 合并数据

5.1.1 表堆叠

5.1.2 主键合并

5.1.3 重叠合并

5.2 清洗数据

5.2.1 检测与处理重复值

5.2.2 检测与处理缺失值

5.2.3 检测与处理异常值

5.3 标准化数据

5.4 转换数据

5.4.1 哑变量处理、

5.4.2 离散化连续型数据

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核心课程篇
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2023年3月19日

18:30 - 22:00

主讲:冯国灿

主题内容:计算机视觉技术及其应用

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第一课  python机器学习算法原理与实现

2023年3月19日

18:30 - 22:00

1 机器学习绪论

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间&归纳偏好

2 模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.3 性能度量

2.4 性能度量python实现

3 回归分析

3.1 线性回归基本形式

3.2 线性回归模型的python实现

3.3 波士顿房价预测的python实现

3.4 逻辑回归介绍

3.5 研究生入学录取预测的python实现

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2023年3月20日

18:30 - 22:00

4.1 单个神经元介绍

4.2 经典网络结构介绍

4.3 神经网络工作流程演示

4.4 如何修正网络参数-梯度下降法

4.5 网络工作原理推导

4.6 网络搭建准备

4.7 样本从输入层到隐层传输的python实现

4.8 网络输出的python实现

4.9 单样本网络训练的python实现

4.10 全样本网络训练的python实现

4.11 网络性能评价

4.12 调用sklearn实现神经网络算法

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第二课  pytorch框架基础实战

2023年3月21日

18:30 - 22:00

1 pytorch简介

2 张量操作

2.1 创建张量

2.2 张量与数组相互转化

3 构建一个线性模型

3.1 任务描述:构建一个线性模型

3.2 读取数据

3.3 构建初始模型及损失函数

3.4 test-构建优化器

3.5 构建优化器

3.6 最小化方差(训练)

3.7 执行多轮训练

3.8 训练过程可视化

4 识别手写数字

4.1 案例目标与流程

4.2 加载数据

4.3 加工数据

4.4 模型结构介绍

4.5 构建模型

4.6 模型配置

4.7 模型训练

4.8 执行多轮训练

4.9 模型性能评估

4.10 保存模型

4.11 加载模型

4.12 模型应用

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第三课  pytorch深度学习原理与实现

2023年3月22日

18:30 - 22:00

1 深度神经网络-引言

2 卷积神经网络cnn

2.1 浅层神经网络的局限

2.2 卷积操作

2.3 卷积操作的优势

2.4 池化及全连接

2.5 高维输入及多filter卷积

2.6 实现卷积和操作

2.7 将卷积结果可视化

2.8 实现池化操作

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2023年3月23日

18:30 - 22:00

3 循环神经网络rnn

3.1 循环神经网络简介

3.2 循环神经网络的常见结构

4 长短时记忆网络lstm

4.1 lstm的三个门

4.2 lstm三个门的计算示例

4.3 实现lstm操作

4.4 lstm返回值解读

5 利用rnn&lstm实现mnist手写数字识别

5.1 加载数据

5.2 数据加工

5.3 搭建循环神经网络

5.4 模型配置

5.5 模型训练

5.6 模型性能验证

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第四课  计算机视觉实战

2023年3月24日

18:30 - 22:00

1 概述

2.1 图像基础

2.2 读写图像

3.1 几何变换-图像平移和旋转

3.2 几何变换-最近邻插值

3.3 几何变换-其他插值方法介绍

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2023年3月25日

18:30 - 22:00

4.1 灰度处理-线性变换

4.2 灰度处理-非线性变换

4.3 灰度处理-直方图均衡化

4.4 图像二值化

5.1 图像平滑

5.2 图像锐化-sobel算子

5.3 图像锐化-其他算法

6 练习

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2023年3月26日

18:30 - 22:00

7 图像批处理任务示例

8.1 opencv循环读取-批量获取图像路径

8.2 opencv循环读取-批量读取图片和标签

8.3 opencv循环读取-数据应用示例

9.1 图像文件读取-参数说明

9.2 图像文件读取-读取训练和测试数据

9.3 图像文件读取-查看数据情况

9.4 图像文件读取-数据应用示例

10.1 imagedatagenerator图像增强-方法介绍

10.2 imagedatagenerator图像增强-单张图像增强

10.3 imagedatagenerator图像增强-多张图像增强

10.4 imagedatagenerator图像增强-从文件夹读取图片并增强

10.5 imagedatagenerator图像增强-数据应用示例

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第五课  实战案例:基于facenet的人脸智能识别(pytorch)

2023年3月27日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

1.1 背景与目标

1.2 目标分析

1.3 准备工程文件

2 人脸检测

2.1 mtcnn介绍及脚本准备

2.2 人脸检测

2.3 标记人脸框

2.4 标记脸部关键点

3 人脸对齐

3.1 裁剪人脸图像

3.2 人脸对齐

3.3 处理多人脸区域并做函数封装

4 人脸特征提取

4.1 facenet基本流程

4.2 facenet模型详解

4.3 获取人脸特征向量

5 人脸识别

5.1 加载后台人脸数据库数据

5.2 人脸识别

6 小结

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第六课  实战案例:农田害虫图像检测与识别(pytorch)

2023年3月28日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

1.1 项目背景

1.2 项目目标

2 目标分析

3 yolo目标检测

3.1 yolo系列算法介绍

3.2 yolo应用分析

4 数据探索与处理

4.1 数据探索

4.2 数据预处理

4.3 建模前数据加工

5 模型训练与评估

5.1 yolox环境搭建

5.2 工程环境配置

5.3 模型训练

5.4 模型结果分析

6 模型应用

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第七课  实战案例:基于肝脏肿瘤分割(pytorch)

2023年3月29日

18:30 - 22:00

1.1 案例背景介绍

1.2 数据介绍及案例目标

2.1 数据预处理步骤

2.2 数据读取

2.3 windowing方法的介绍

2.4 windowing方法的实现

2.5 直方图均衡化

2.6 肿瘤部位的提取

2.7 保存数据

2.8 对所有病人数据做处理

3.1 定义图片生成器

3.2 图片增强实现

3.3 图片归一化

4.1 模型原理

4.2 模型搭建:卷积模块

4.3 模型搭建:上采用和下采样

4.4 模型搭建:unet搭建

5 模型的训练和评估

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第八课  在线考试

2023年3月30日

19:00 - 21:00

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件七   计算机视觉应用实战(tensorflow2)课程大纲

基础篇(报名成功后即可开始学习)
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正式培训前


1.1 认识python

2.1.1 编写第一个python程序

2.1.2 缩进代码

2.2.1 字符串基本操作

2.2.2 字符串的索引及切片操作

2.2.3 任务实现-字符串与数值处理

2.3.1 python常用运算符介绍

2.3.2 任务实现-计算圆形的各参数

3.1 认识python数据结构

3.2.1 创建列表

3.2.2 列表索引及切片操作

3.2.3 为列表添加元素

3.2.4 列表元素的删除及修改操作

3.2.5 列表推导式

3.2.6 任务实现-求解曲边图形面积

3.3.1 创建字典

3.3.2 字典的增删改查操作

3.3.3 任务实现-单词词频统计

4.1.1 考试成绩等级划分-任务描述

4.1.2 条件判断及分支语句

4.1.3 try-except语句

4.1.4 任务实现-考试成绩等级划分

4.2.1 循环语句

4.2.2 任务实现-实现一组数的连加与连乘操作

4.3 冒泡排序法排序

5.1.1 使用def定义函数

5.1.2 任务实现-自定义求列表均值的函数

5.2 使用lambda创建匿名函数

5.3 存储并导入函数模块

6.1 认识面向对象

6.2.1 创建human类

6.2.2 创建对象

7.1.1 读取文件数据

7.1.2 任务实现-文件数据读取及词频统计

7.2 将数据写入文件

8 模块和第三方库

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正式培训前

1 python数据分析概述

1.1 认识数据分析

1.2 熟悉python数据分析的工具

1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook

1.4 掌握jupyter notebook常用功能

2 numpy数值计算基础

2.1 掌握numpy数组对象

2.1.1 numpy简介

2.1.2 数组创建及基础属性

2.1.3 初识数组的特点

2.1.4 创建常用数组

2.1.5 数组数据类型

2.1.6 生成随机数

2.1.7 一维数组的索引

2.1.8 逻辑型索引

2.1.9 多维数组的索引

2.1.10 求解距离矩阵

2.1.11 变化数组shape

2.2 掌握numpy矩阵与通用函数

2.2.1 numpy矩阵介绍

2.2.2 numpy通用函数介绍

2.2.3 通用函数的广播机制

2.3 利用numpy进行统计分析

2.3.1 numpy读写二进制文件

2.3.2 numpy读写txt文件

2.3.3 利用numpy对数据进行简单统计分析

3 matplotlib数据可视化基础

3.1 掌握绘图基础语法与常用参数

3.1.1 matplotlib介绍

3.1.2 基础图形绘制

3.1.3 常用参数设置

3.2 分析特征间关系

3.2.1 绘制散点图

3.2.2 散点图参数设置

3.2.3 绘制折线图

3.3 分析特征内部数据分布与分散情况

3.3.1 绘制直方图

3.3.2 绘制饼图

3.3.3 绘制箱线图

4 pandas统计分析基础

4.1 pandas简介

4.2 读写的不同数据源的数据

4.2.1 pandas读取文本数据

4.2.2 存储数据框

4.2.3 pandas读取excel文件

4.2.4 将数据框存储为excel文件

4.3 数据框与数据框元素

4.3.1 构建数据框

4.3.2 查看数据框的常用属性

4.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素

4.3.4 按行列名称访问数据框中的元素

4.3.5 修改数据框中的元素

4.3.6 删除数据框中的元素

4.3.7 描述分析数据框中的元素

4.4 转换与处理时间序列数据

4.4.1 转换成时间类型数据

4.4.2 时间类型数据的常用操作

4.5 使用分组聚合进行组内计算

4.5.1 groupby分组操作

4.5.2 agg聚合操作

4.6 创建透视表与交叉表

4.6.1 生成透视表

4.6.2 生成交叉表

5 使用pandas进行数据预处理

5.1 合并数据

5.1.1 表堆叠

5.1.2 主键合并

5.1.3 重叠合并

5.2 清洗数据

5.2.1 检测与处理重复值

5.2.2 检测与处理缺失值

5.2.3 检测与处理异常值

5.3 标准化数据

5.4 转换数据

5.4.1 哑变量处理、

5.4.2 离散化连续型数据

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核心课程篇
时间课程内容学习平台
专题讲座

2023年3月19日

18:30 - 22:00

主讲:冯国灿

主题内容:计算机视觉技术及其应用

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第一课  python机器学习算法原理与实现

2023年3月19日

18:30 - 22:00

1 机器学习绪论

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间&归纳偏好

2 模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.3 性能度量

2.4 性能度量python实现

3 回归分析

3.1 线性回归基本形式

3.2 线性回归模型的python实现

3.3 波士顿房价预测的python实现

3.4 逻辑回归介绍

3.5 研究生入学录取预测的python实现

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在线答疑微信群

2023年3月20日

18:30 - 22:00

4.1 单个神经元介绍

4.2 经典网络结构介绍

4.3 神经网络工作流程演示

4.4 如何修正网络参数-梯度下降法

4.5 网络工作原理推导

4.6 网络搭建准备

4.7 样本从输入层到隐层传输的python实现

4.8 网络输出的python实现

4.9 单样本网络训练的python实现

4.10 全样本网络训练的python实现

4.11 网络性能评价

4.12 调用sklearn实现神经网络算法

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第二课  tensorflow2框架基础实战

2023年3月21日

18:30 - 22:00

1 任务1:构建一个线性模型

1.1 tensorflow介绍

1.2 tensorflow2常用数据类型和操作

1.3 初始化模型

1.4 构建损失函数

1.5 模型训练及可视化

1.6 使用高阶api-keras

2 任务2:mnist手写数字识别

2.1 数据读取及探索

2.2 交叉熵

2.3 模型构建及训练

2.4 调用保存好的模型对新样本进行预测

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第三课  tensorflow2深度学习原理与实现

2023年3月22日

18:30 - 22:00

1.1 深度神经网络-引言

2 卷积神经网络cnn

2.1 浅层神经网络的局限

2.2 卷积操作

2.3 卷积操作的优势

2.4 池化及全连接

2.5 高维输入及多filter卷积

2.6 实现卷积操作

2.7 实现池化操作

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拓展自学篇
自行安排

3 循环神经网络rnn

3.1 循环神经网络简介

3.2 循环神经网络的常见结构

4 长短时记忆网络lstm

4.1 lstm的三个门

4.2 lstm三个门的计算示例

4.3 利用rnn&lstm实现mnist手写数字识别

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第四课  计算机视觉实战

2023年3月23日

18:30 - 22:00

1 概述

2.1 图像基础

2.2 读写图像

3.1 几何变换-图像平移和旋转

3.2 几何变换-最近邻插值

3.3 几何变换-其他插值方法介绍

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2023年3月24日

18:30 - 22:00

4.1 灰度处理-线性变换

4.2 灰度处理-非线性变换

4.3 灰度处理-直方图均衡化

4.4 图像二值化

5.1 图像平滑

5.2 图像锐化-sobel算子

5.3 图像锐化-其他算法

6 练习

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2023年3月25日

18:30 - 22:00

7 图像批处理任务示例

8.1 opencv循环读取-批量获取图像路径

8.2 opencv循环读取-批量读取图片和标签

8.3 opencv循环读取-数据应用示例

9.1 图像文件读取-参数说明

9.2 图像文件读取-读取训练和测试数据

9.3 图像文件读取-查看数据情况

9.4 图像文件读取-数据应用示例

10.1 imagedatagenerator图像增强-方法介绍

10.2 imagedatagenerator图像增强-单张图像增强

10.3 imagedatagenerator图像增强-多张图像增强

10.4 imagedatagenerator图像增强-从文件夹读取图片并增强

10.5 imagedatagenerator图像增强-数据应用示例

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第五课  实战案例:脑pet图像分析与疾病预测(tensorflow)

2023年3月26日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

2 数据处理

2.1 图像读取及尺寸调整

2.2 图像增强之翻转操作

2.3 图像增强之旋转缩放

2.4 获取所有照片数据

2.5 批量获取照片数据

2.6 将数据处理过程封装成函数

3 模型构建(alexnet)

3.1 alexnet介绍

3.2 搭建第一次卷积结构

3.3 完成alexnet搭建

3.4 模型训练

4 模型性能评估

4.1 模型性能评估及预测

4.2 小结

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第六课   实战案例:基于facenet的人脸智能识别(tensorflow)

2023年3月27日

18:30 - 22:00

1 背景与目标

1.1 背景与目标

1.2 目标分析

1.3 准备工程文件

2 人脸检测

2.1 mtcnn介绍及脚本准备

2.2 人脸检测

2.3 标记人脸框

2.4 标记脸部关键点

3 人脸对齐

3.1 裁剪人脸图像

3.2 人脸对齐

3.3 处理多人脸区域并做函数封装

4 人脸特征提取

4.1 facenet基本流程

4.2 facenet模型详解

4.3 获取人脸特征向量

5 人脸识别

5.1 加载后台人脸数据库数据

5.2 人脸识别

6 小结

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第七课  实战案例:基于深度学习的肝脏肿瘤分割(tensorflow)

2023年3月28日

18:30 - 22:00

1.1 案例背景介绍

1.2 数据介绍及案例目标

2.1 数据预处理步骤流程介绍

2.2 数据读取

2.3 windowing方法介绍

2.4 windowing方法实现

2.5 直方图均衡化

2.6 肿瘤部位的提取

2.7 保存数据

2.8 对所有病人数据做处理

3.1 定义图像生成器

3.2 图片增强实现

3.3 图片归一化

4.1 模型原理

4.2 模型搭建

4.3 模型编译

4.4 模型训练

5 模型评估与优化

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特别内容

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第七课   在线考试

2023年3月29日

19:00 - 21:00

高级人工智能应用工程师职业技术培训在线考试泰迪云课堂


附件八  自然语言处理实战(tensorflow2)课程大纲

基础篇(报名成功后即可开始学习)
时间课程内容
学习平台
正式培训前


1.1 认识python

2.1.1 编写第一个python程序

2.1.2 缩进代码

2.2.1 字符串基本操作

2.2.2 字符串的索引及切片操作

2.2.3 任务实现-字符串与数值处理

2.3.1 python常用运算符介绍

2.3.2 任务实现-计算圆形的各参数

3.1 认识python数据结构

3.2.1 创建列表

3.2.2 列表索引及切片操作

3.2.3 为列表添加元素

3.2.4 列表元素的删除及修改操作

3.2.5 列表推导式

3.2.6 任务实现-求解曲边图形面积

3.3.1 创建字典

3.3.2 字典的增删改查操作

3.3.3 任务实现-单词词频统计

4.1.1 考试成绩等级划分-任务描述

4.1.2 条件判断及分支语句

4.1.3 try-except语句

4.1.4 任务实现-考试成绩等级划分

4.2.1 循环语句

4.2.2 任务实现-实现一组数的连加与连乘操作

4.3 冒泡排序法排序

5.1.1 使用def定义函数

5.1.2 任务实现-自定义求列表均值的函数

5.2 使用lambda创建匿名函数

5.3 存储并导入函数模块

6.1 认识面向对象

6.2.1 创建human类

6.2.2 创建对象

7.1.1 读取文件数据

7.1.2 任务实现-文件数据读取及词频统计

7.2 将数据写入文件

8 模块和第三方库

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正式培训前


1 python数据分析概述

1.1 认识数据分析

1.2 熟悉python数据分析的工具

1.3 安装anaconda与启动jupyter notebook

1.4 掌握jupyter notebook常用功能

2 numpy数值计算基础

2.1 掌握numpy数组对象

2.1.1 numpy简介

2.1.2 数组创建及基础属性

2.1.3 初识数组的特点

2.1.4 创建常用数组

2.1.5 数组数据类型

2.1.6 生成随机数

2.1.7 一维数组的索引

2.1.8 逻辑型索引

2.1.9 多维数组的索引

2.1.10 求解距离矩阵

2.1.11 变化数组shape

2.2 掌握numpy矩阵与通用函数

2.2.1 numpy矩阵介绍

2.2.2 numpy通用函数介绍

2.2.3 通用函数的广播机制

2.3 利用numpy进行统计分析

2.3.1 numpy读写二进制文件

2.3.2 numpy读写txt文件

2.3.3 利用numpy对数据进行简单统计分析

3 matplotlib数据可视化基础

3.1 掌握绘图基础语法与常用参数

3.1.1 matplotlib介绍

3.1.2 基础图形绘制

3.1.3 常用参数设置

3.2 分析特征间关系

3.2.1 绘制散点图

3.2.2 散点图参数设置

3.2.3 绘制折线图

3.3 分析特征内部数据分布与分散情况

3.3.1 绘制直方图

3.3.2 绘制饼图

3.3.3 绘制箱线图

4 pandas统计分析基础

4.1 pandas简介

4.2 读写不同数据源得数据

4.2.1 pandas读取文本数据

4.2.2 存储数据框

4.2.3 pandas读取excel文件

4.2.4 将数据框存储为excel文件

4.3 数据框与数据框元素

4.3.1 构建数据框

4.3.2 查看数据框得常用属性

4.3.3 按行列顺序访问数据框中的元素

4.3.4 按行列名称访问数据框中的元素

4.3.5 修改数据框中的元素

4.3.6 删除数据框中的元素

4.3.7 描述分析数据框中的元素

4.4 转换与处理时间序列数据

4.4.1 转换成时间类型数据

4.4.2 时间类型数据的常用操作

4.5 使用分组聚合进行组内计算

4.5.1 groupby分组操作

4.5.2 agg聚合操作

4.6 创建透视表与交叉表

4.6.1 生成透视表

4.6.2 生成交叉表

5 使用pandas进行数据预处理

5.1 合并数据

5.1.1 表堆叠

5.1.2 主键合并

5.1.3 重叠合并

5.2 清洗数据

5.2.1 检测与处理重复值

5.2.2 检测与处理缺失值

5.2.3 检测与处理异常值

5.3 标准化数据

5.4 转换数据

5.4.1 哑变量处理

5.4.2 离散化连续型数据

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核心课程篇
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2023年3月18日

18:30 - 22:00

主讲:冯国灿

主题内容:计算机视觉技术及其应用

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第一课 python机器学习算法原理与实现

2023年3月18日

18:30 - 22:00

1 机器学习绪论

1.1 引言

1.2 基本术语

1.3 假设空间&归纳偏好

2 模型评估与选择

2.1 经验误差与过拟合

2.2 评估方法

2.3 性能度量

2.4 性能度量python实现

3 回归分析

3.1 线性回归基本形式

3.2 线性回归模型的python实现

3.3 波士顿房价预测的python实现

3.4 逻辑回归介绍

3.5 研究生入学录取预测的python实现

4.1 单个神经元介绍

4.2 经典网络结构介绍

4.3 神经网络工作流程演示

4.4 如何修正网络参数-梯度下降法

4.5 网络工作原理推导

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操作演练

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2023年3月19日

18:30 - 22:00

4.6 网络搭建准备

4.7 样本从输入层到隐层传输的python实现

4.8 网络输出的python实现

4.9 单样本网络训练的python实现

4.10 全样本网络训练的python实现

4.11 网络性能评价

4.12 调用sklearn实现神经网络算法

5.1 聚类分析概述

5.2 相似性度量

53 k-means聚类分析算法介绍

5.4 利用k-means算法对鸢尾花进行聚类

5.5 聚类结果的性能度量

5.6 调用sklearn实现聚类分析

6.1 间隔与支持向量

6.2 对偶问题

6.3 核函数

6.4 软间隔与正则化

6.5 支持向量机算法的python实现

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第二课 tensorflow2框架基础实战

2023年3月20日

18:30 - 22:00

1 任务1:构建一个线性模型

1.1 tensorflow介绍

1.2 tensorflow2常用数据类型和操作

1.3 初始化模型

1.4 构建损失函数

1.5 模型训练及可视化

1.6 使用高阶api-keras

2 任务2:mnist手写数字识别

2.1 数据读取及探索

2.2 交叉熵

2.3 模型构建及训练

2.4 调用保存好的模型对新样本进行预测

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第三课 tensorflow2深度学习原理与实现

2023年3月21日

18:30 - 22:00

1.1 深度神经网络-引言

2 卷积神经网络cnn

2.1 浅层神经网络的局限

2.2 卷积操作

2.3 卷积操作的优势

2.4 池化及全连接

2.5 高维输入及多filter卷积

2.6 实现卷积操作

2.7 实现池化操作

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2023年3月22日

18:30 - 22:00

3 循环神经网络rnn

3.1 循环神经网络简介

3.2 循环神经网络的常见结构

4 长短时记忆网络lstm

4.1 lstm的三个门

4.2 lstm三个门的计算示例

4.3 利用rnn&lstm实现mnist手写数字识别

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第四课  自然语言处理实战

2023年3月23日

18:30 - 22:00

1 自然语言处理概述

1.1 自然语言处理概述
2 nlp 基本流程

2.1 nlp 基本流程

2.2 语料字符处理
2.2.1 语料字符处理-字符串函数
2.2.2 正则表达式
2.2.3 正则表达式应用
2.3 分词和停用词处理

2.3.1 分词:正向最大匹配法

2.3.2 分词:正向最大匹配法实现

2.3.3 分词:逆向最大匹配法
2.4.1 n元语法模型
2.4.2 n元语法模型与分词

2.5.1 隐马尔可夫概述

2.5.2 隐马尔可夫实例

2.5.3 viterbi算法

2.5.4 viterbi算法应用

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2023年3月24日

18:30 - 22:00

2.6 jieba分词

2.7 去停用词

3 文本向量化

3.1.1 向量化与独热编码

3.1.2 基于字典的one-hot实现

3.1.3 基于keras的one-hot表示

3.2 词袋模型

3.3 tf-idf

3.4.1 word2vec模型概述

3.4.2 word2vec模型训练

3.4.3 word2vec模型应用

3.5 doc2vec模型

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第五课  案例实战:智慧政务下的问政舆情分析

2023年3月25日

18:30 - 22:00

1 背景与目标分析

2.1 样本量分析

2.2 重复数据处理

2.3 文本预处理

2.4 分词和去停用词

2.5 词云图分词

2.6 词向量获取

2.7 svm文本分类

2.8 模型应用

3.1 热点数据预处理

3.2 热点数据转化

3.3 密度聚类简介

3.4 热点聚类

3.5 超参数选择

3.6 热度排序

4 小结

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第六课  案例实战公众健康问句分类

2023年3月26日

18:30 - 22:00

1 背景与挖掘目标

2.1 数据探索

2.2 分词和去停用词

2.3 词序列化和长度对齐

3.1 预训练词向量

3.2 词向量矩阵

4.1 textcnn模型搭建

4.2 模型训练

4.3 模型评估和总结

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第七课  案例实战:搭建一个属于自己的聊天机器人

2023年3月27日

18:30 - 22:00

1 案例背景与目标

1.1 背景与目标
1.2 流程介绍
2 语料库预处理
2.1 语料库介绍
2.2 工程和数据准备
2.3 语料分词处理
2.4 预处理结果保存
2.5 语料预处理代码整理
3 模型构建
3.1 模型介绍
3.2 构建哈希表
3.3 问答数据向量化
3.4 问答向量长度填充

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2023年3月28日

18:30 - 22:00

3.5 模型准备
3.6 模型编译
3.7 训练步
3.8 迭代训练
3.9 模型预测的句子分词
3.10 模型预测输入输出
3.11 模型整理、类化
4 网页前端展示
5 拓展思考
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第七课 在线考试

2023年3月29日

19:00 - 21:00

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