人工智能实操技能培训

2025汇报人：人工智能实操技能培训-1编程与工具链掌握2数据处理与特征工程3机器学习模型训练与调优4深度学习模型开发5模型评估与优化6系统部署与运维7领域知识与业务理解8持续学习与职业发展Id编程与工具链掌握编程与工具链掌握编程语言01机器学习框架02开发工具03操作系统04必须掌握Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等主流框架的使用方法熟练使用Git进行版本控制，掌握JupyterNotebook交互式编程环境熟悉Linu常用命令，适应服务器部署和集群管理需求Python是人工智能领域的首选语言，需熟练掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等数据处理库Id数据处理与特征工程数据处理与特征工程01e7d195523061f1c0c30ee18c1b05f65d12b38e2533cb2ccdAE0CC34CB5CBEBFAEC353FED4DECE97C3E379FD1D933F5E4DC18EF8EA6B7A1130D5F6DE9DD2BE4B0A8C9126ACE5083D1F5A9E323B29CCFC7C592C3DE36010C775864093B1AE11BE7779DB11EA877BF5E93C7A894F3BEF923282315AE05C47AF469CA43A0F5CB487DFDD3FC124DFDF1BD数据预处理掌握缺失值处理(填充/删除)、数据标准化/归一化、噪声消除等技术领域知识结合业务背景设计有效特征，提升模型预测能力特征提取熟练应用PCA降维、LDA特征融合等方法优化特征空间数据清洗使用Pandas等工具处理数据不平衡、异常值等问题020304Id机器学习模型训练与调优机器学习模型训练与调优应用L1/L2惩罚防止过拟合，提高模型泛化能力C正则化技术根据问题类型选择合适算法(分类/回归/聚类)算法选择掌握交叉验证、网格搜索等超参数优化方法模型调参熟练使用各类评估指标(准确率、召回率、F1分数等)性能评估Id深度学习模型开发深度学习模型开发熟练运用TensorFlow或PyTorch搭建和训练神经网络框架使用利用预训练模型加速开发，提升模型性能迁移学习精通损失函数设计、反向传播算法和优化器选择优化技术掌握CNN、RNN、Transformer等主流网络结构及应用场景网络架构Id模型评估与优化模型评估与优化02优化方法应用数据增强、集成学习等技术提升模型性能01评估指标根据任务类型选择合适的评估体系(混淆矩阵、MSE等)04持续改进建立模型迭代机制，根据评估结果持续优化03模型压缩掌握剪枝、量化等技术降低模型复杂度Id系统部署与运维系统部署与运维掌握Docker、Kubernetes等容器化工具容器技术熟悉API接口、微服务、边缘计算等部署模式部署方式建立模型性能监控体系，及时发现和解决问题运维监控实现模型持续优化，适应数据分布变化在线学习Id领域知识与业务理解领域知识与业务理解准确理解业务需求，设计针对性解决方案需求分析深入理解应用领域的业务逻辑和专业知识行业认知将技术方案转化为可衡量的业务价值价值转化有效连接技术团队与业务部门沟通协调Id持续学习与职业发展持续学习与职业发展通过竞赛、开源项目等方式积累实战经验实践提