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文档简介
HomeAboutUsPortfolioContact人工智能实战培训课程-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领域知识与职业发展HomeAboutUsPortfolioContact1编程与工具链掌握编程与工具链掌握编程语言：Python为必修语言，需掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等数据处理库机器学习框架：熟练使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等主流框架开发工具：Git版本控制、JupyterNotebook交互式编程环境操作系统：熟悉Linu常用命令及服务器部署管理
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04HomeAboutUsPortfolioContact2数据处理与特征工程数据处理与特征工程04业务结合：基于领域知识设计有效特征以提升模型性能01
数据预处理：缺失值处理、标准化/归一化、噪声消除技术03数据清洗：使用Pandas处理数据不平衡、异常值等问题02特征提取：应用PCA降维、LDA特征融合等方法优化特征空间HomeAboutUsPortfolioContact3机器学习模型训练与调优机器学习模型训练与调优04性能评估：熟练使用准确率、召回率、F1分数等指标01
算法选择：根据任务类型选择分类/回归/聚类等算法03超参数优化：掌握交叉验证、网格搜索等方法02正则化技术：应用L1/L2惩罚防止过拟合HomeAboutUsPortfolioContact4深度学习模型开发深度学习模型开发框架使用TensorFlow或PyTorch搭建与训练神经网络网络架构掌握CNN、RNN、Transformer等主流结构及应用场景优化技术损失函数设计、反向传播算法及优化器选择迁移学习利用预训练模型加速开发并提升性能HomeAboutUsPortfolioContact5模型评估与优化模型评估与优化评估指标根据任务选择混淆矩阵、MSE等评估体系优化方法应用数据增强、集成学习提升模型性能模型压缩掌握剪枝、量化等技术降低复杂度迭代机制建立持续优化流程以应对数据分布变化HomeAboutUsPortfolioContact6系统部署与运维系统部署与运维01/19/202614容器技术：掌握Docker、Kubernetes等工具部署模式：熟悉API接口、微服务及边缘计算部署运维监控：建立模型性能监控体系及问题响应机制在线学习：实现模型动态更新以适应实时数据HomeAboutUsPortfolioContact7领域知识与职业发展领域知识与职业发展业务理解深入行业逻辑并设计针对性解决方案技术转化将模型结果转化为可衡量的业务价值持续学习跟踪NeurIPS、ICML等顶会研究成果职业规划通过竞赛、开源项目积累实战经验-THANKS!大学生活即将结束，在此，我要感
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