通过攻读这个校级硕士，你将了解人工智能如何改变各行各业，并为引领变革做好准备" 

从医疗到物流，从汽车到电子商务，人工智能正在改变许多行业。它们能够自动执行重复性任务并提高效率，因此对能够掌握不同类型机器学习算法的专业人员的需求日益增长。在这样一个不断发展的新行业中，必须与时俱进，才能在日益以技术为导向的就业市场中竞争。 

正是出于这个原因，TECH 制定了一项计划，作为改善工程师职业前景和晋升潜力的战略对策。通过这种方式，我们开发了一套创新的课程，让学生深入学习人工智能的基础知识，加深对数据挖掘的理解。

在攻读这个校级硕士的整个过程中，毕业生将沉浸在重要的基础知识中，追溯人工智能的历史演变，探索其未来发展前景。通过这种方式，他们将深化与大众应用的整合，了解这些平台如何改善用户体验和优化运行效率。

因此，这是一项独一无二的学术资格，专业人员将能够从生物进化中汲取灵感，开发优化流程，通过深入掌握人工智能，找到并应用解决复杂问题的有效方法。

为了促进新知识的整合，TECH 根据独有的 Relearning方法创建了这一完整的课程。在这种方法下，学生将通过在整个课程中重复关键概念来加强理解，这些概念将通过各种视听媒体呈现，以便循序渐进和有效地掌握知识。所有这些都来自一个创新而灵活的系统，它完全在线，可以根据学员的时间安排进行学习。

通过数字学术领域最全面的课程开发先进的人工智能解决方案，提升你的专业形象" 

这个人工智能校级硕士包含了市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况 
• 这个课程的图形化、示意图和突出的实用性内容提供了关于那些对专业实践至关重要的学科的最新和实用信息 
• 可以进行自我评价过程的实践练习，以提高学习效果 
• 其特别强调创新方法
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文 
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上访问内容

你将了解从神经网络发展到深度学习的方方面面，并掌握实施高级人工智能解决方案的扎实技能" 

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。

这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。 

你将在这所福布斯评出的全球最佳数字大学中优化数据仓库的潜力"

你可以全天 24 小时访问虚拟校园中的独家内容，不受地域或时间限制"

这个课程由人工智能领域的专家团队设计，特别强调知识发现过程和机器学习。通过这种方式，学生将深入了解算法和模型的发展情况，这些算法和模型可以让机器在没有明确编程的情况下学习模式和执行任务。此外，TECH 还采用了开创性的 Relearning方法，通过这种方法，专业人员将以渐进和有效的方式将扎实的知识融入到模型评估中。

通过 12 个月的最佳数字教学，你将深入了解遗传算法的制定。利用 TECH 促进你的职业发展" 

模块 1. 人工智能基础

1.1. 人工智能的历史 

1.1.1. 我们是从什么时候开始谈论人工智能的？
1.1.2. 电影参考资料 
1.1.3. 人工智能的重要性 
1.1.4. 支持人工智能的技术 

1.2. 游戏中的人工智能 

1.2.1. 博弈论 
1.2.2. Minimax 和Alpha-Beta修剪 
1.2.3. 仿真蒙特卡洛 

1.3. 神经网络 

1.3.1. 生物学基础 
1.3.2. 计算模型 
1.3.3. 有监督和无监督的神经元网络 
1.3.4. 简单的感知器 
1.3.5. 多层感知器 

1.4. 遗传算法 

1.4.1. 历史 
1.4.2. 生物学基础 
1.4.3. 问题编码 
1.4.4. 最初的人口生成 
1.4.5. 主要算法和遗传算子 
1.4.6. 对个人的评价：健身 

1.5. 术语表、词汇表、分类法 

1.5.1. 词汇 
1.5.2. 分类法 
1.5.3. 叙词表 
1.5.4. 这个体论 
1.5.5. 知识表示：语义网 

1.6. 语义网 

1.6.1. 规格RDF、RDFS和OWL 
1.6.2. 推论/推理 
1.6.3. 关联数据 

1.7. 专家系统和DSS 

1.7.1. 专家系统 
1.7.2. 摄影的支持系统 

1.8. 聊天机器人 和虚拟助理

1.8.1. 助手的类型：语音和文字助手
1.8.2. 发展助理的基这个部分：意图, 实体和对话流 
1.8.3. 集成：网络、 Slack、Whatsapp、Facebook 
1.8.4. 培养助手的工具：对话流程， 沃森助手

1.9. 人工智能实施战略 
1.10. 人工智能的未来

1.10.1. 我们了解如何通过算法检测情绪
1.10.2. 创造个性：语言、表达和内容
1.10.3. 人工智能的发展趋势
1.10.4. 反思

模块 2. 数据类型和周期 

2.1. 统计数据

2.1.1. 统计：描述性统计、统计推断
2.1.2. 人口、样这个、个体
2.1.3. 变量：定义、测量尺度

2.2. 统计数据类型

2.2.1. 根据类型

2.2.1.1. 定量：连续数据和离散数据
2.2.1.2. 定性：二项式数据、名义数据和有序数据 

2.2.2. 根据形式 

2.2.2.1. 数字
2.2.2.2. 文这个 
2.2.2.3. 逻辑

2.2.3. 根据来源

2.2.3.1. 初级
2.2.3.2. 二级

2.3. 数据生命周期

2.3.1. 周期的段
2.3.2. 周期里程碑
2.3.3. FIAR原则

2.4. 周期的初始阶段

2.4.1. 定义目标
2.4.2. 确定必要的资源
2.4.3. 甘特图
2.4.4. 数据结构

2.5. 数据收集

2.5.1. 收集方法
2.5.2. 收集工具
2.5.3. 收集渠道

2.6. 数据清理

2.6.1. 数据清理阶段
2.6.2. 数据质量
2.6.3. 数据操作（使用 R）

2.7. 数据分析、解释和结果评估

2.7.1. 统计措施
2.7.2. 关系指数
2.7.3. 数据挖掘

2.8. 数据仓库 (Datawarehouse)

2.8.1. 整合的元素
2.8.2. 设计功能
2.8.3. 需要考虑的问题

2.9. 可用性数据

2.9.1. 访问
2.9.2. 实用性
2.9.3. 安全

2.10. 监管方面 

2.10.1. 数据保护法
2.10.2. 良好做法
2.10.3. 其他监管的方面

模块 3. 人工智能中的数据 

3.1. 数据科学 

3.1.1. 数据科学 
3.1.2. 数据科学的高级工具 

3.2. 数据、信息和知识 

3.2.1. 数据、信息和知识
3.2.2. 数据类型 
3.2.3. 数据来源 

3.3. 从数据到信息

3.3.1. 数据分析 
3.3.2.分析类型 
3.3.3. 从数据集中提取信息 

3.4. 通过可视化提取信息 

3.4.1. 可视化作为分析工具 
3.4.2. 显示方式
3.4.3. 查看数据集 

3.5. 数据质量 

3.5.1. 质量数据 
3.5.2. 数据清理
3.5.3. 基这个数据预处理 

3.6. 数据集 

3.6.1. 丰富数据集 
3.6.2. 维度的祸害 
3.6.3. 修改我们的数据集 

3.7. 不平衡

3.7.1. 阶级不平衡 
3.7.2. 不平衡缓解技术 
3.7.3. 平衡数据集 

3.8. 无监督模型

3.8.1. 无监督模型 
3.8.2. 方法 
3.8.3. 使用无监督模型进行分类 

3.9. 监督模型 

3.9.1. 监督模型 
3.9.2. 方法 
3.9.3. 使用监督模型进行分类 

3.10. 工具和好的做法 

3.10.1. 数据科学的正确实践 
3.10.2. 最佳模型
3.10.3. 有用的工具 

模块 4. 数据挖掘选择、预处理和转换 

4.1. 统计推断 

4.1.1. 描述性统计和统计推断 
4.1.2. 参数化程序 
4.1.3. 非参数过程 

4.2. 探索性分析 

4.2.1. 描述性分析
4.2.2. 视觉化 
4.2.3. 数据准备 

4.3. 数据准备 

4.3.1. 数据整合和清理
4.3.2. 数据标准化 
4.3.3. 转换属性

4.4. 缺失值 

4.4.1. 缺失值的处理 
4.4.2. 最大似然插补方法 
4.4.3. 使用机器学习估算缺失值 

4.5. 数据中的噪音

4.5.1. 噪声类别和属性 
4.5.2. 噪声过滤
4.5.3. 噪音的影响 

4.6. 维度的祸害 

4.6.1. 过度采样 
4.6.2. 采样不足 
4.6.3. 多维数据缩减 

4.7. 从连续属性到离散属性 

4.7.1. 连续数据与离散数据 
4.7.2. 离散化过程 

4.8. 数据

4.8.1. 数据选择
4.8.2. 观点和选择标准 
4.8.3. 挑选方法

4.9. 选择阶段 

4.9.1. 选择阶段的方法 
4.9.2. 原型的选择 
4.9.3. 选择阶段的高级方法 

4.10. 大数据环境的数据预处理 

模块 5. 人工智能中的算法与复杂性 

5.1. 算法设计策略简介 

5.1.1. 递归 
5.1.2. 分而治之 
5.1.3. 其他策略 

5.2. 算法的效率与分析 

5.2.1. 效率措施 
5.2.2. 测量输入的大小 
5.2.3. 测量执行时间 
5.2.4. 最坏情况、最好情况和中间情况 
5.2.5. 渐近符号 
5.2.6. 非递归算法的数学分析准则 
5.2.7. 递归算法的数学分析 
5.2.8. 算法的实证分析 

5.3. 排序算法 

5.3.1. 协调概念 
5.3.2. 冒泡排序 
5.3.3. 选择排序 
5.3.4. 插入排序 
5.3.5. 合并排序（Merge_Sort） 
5.3.6. 快速排序 (Quicksort) 

5.4. 带树的算法 

5.4.1. 树的概念 
5.4.2. 二叉树 
5.4.3. 树游览 
5.4.4. 表示表达 
5.4.5. 有序二叉树 
5.4.6. 平衡二叉树 

5.5. 带 Heaps的算法 

5.5.1. Heaps 
5.5.2. 堆排序算法 
5.5.3. 优先队列 

5.6. 图形算法 

5.6.1. 代表 
5.6.2. 行程宽度 
5.6.3. 深度游览 
5.6.4. 拓扑排序 

5.7. Greedy的算法 

5.7.1. Greedy的策略 
5.7.2. Greedy策略元素 
5.7.3. 货币兑换 
5.7.4. 旅人的问题 
5.7.5. 背包问题 

5.8. 搜索最小路径 

5.8.1. 最短路径的问题 
5.8.2. 负弧和循环 
5.8.3. Dijkstra的算法 

5.9. 图上的Greedy 算法 

5.9.1. 最小生成树 
5.9.2. Prim 算法 
5.9.3. Kruskal 算法 
5.9.4. 复杂性分析 

5.10. 溯源 

5.10.1. Backtracking 
5.10.2. 替代技术 

模块 6. 智能系统 

6.1. 代理人理论 

6.1.1. 概念的历史 
6.1.2. 代理定义 
6.1.3. 人工智能中的代理 
6.1.4. 软件工程中的代理 

6.2. 代理人架构 

6.2.1. 代理的推理过程 
6.2.2. 反应性 
6.2.3. 演绎 
6.2.4. 混合代理 
6.2.5. 比较 

6.3. 信息和知识 

6.3.1. 数据、信息和知识之间的区别 
6.3.2. 数据质量评估 
6.3.3. 数据采集​​方法 
6.3.4. 信息获取方式 
6.3.5. 知识获取方式 

6.4. 知识表述 

6.4.1. 知识表示的重要性 
6.4.2. 通过其角色定义知识表示 
6.4.3. 知识表示的特征 

6.5. 这个体论 

6.5.1. 元数据介绍 
6.5.2. 这个体论的哲学概念 
6.5.3. 这个体论的计算概念 
6.5.4. 领域这个体和更高层次的这个体 
6.5.5. 如何建立一个这个体论？ 

6.6. 本体语言和本体编写软件 

6.6.1. 三胞胎 RDF、 Turtle 和 N 
6.6.2. RDF 模式 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. 简介用于创建这个体的不同工具 
6.6.6. Protégé安装和使用 

6.7. 语义网 

6.7.1. 语义网的现状和未来 
6.7.2. 语义网应用 

6.8. 其他知识表示模式 

6.8.1. 词汇 
6.8.2. 全球视野 
6.8.3. 分类法 
6.8.4. 叙词表 
6.8.5. 大众分类法 
6.8.6. 比较 
6.8.7. 心理地图 

6.9. 知识表征的评估和整合 

6.9.1. 零阶逻辑 
6.9.2. 一阶逻辑 
6.9.3. 描述性逻辑 
6.9.4. 不同类型逻辑之间的关系 
6.9.5. Prolog：基于一阶逻辑的程序设计 

6.10. 语义推理器、基于知识的系统和专家系统 

6.10.1. 推理概念 
6.10.2. 推理机的应用 
6.10.3. 基于知识的系统 
6.10.4. MYCIN，专家系统的历史 
6.10.5. 专家系统的元素和架构 
6.10.6. 专家系统的创建 

模块 7. 机器学习和数据挖掘 

7.1. 简介知识发现过程和机器学习的基这个概念 

7.1.1. 知识发现过程的关键概念 
7.1.2. 知识发现过程的历史视角 
7.1.3. 知识发现过程的各个阶段 
7.1.4. 知识发现过程中使用的技术 
7.1.5. 好的机器学习模型的特点 
7.1.6. 机器学习信息的类型 
7.1.7. 基这个的学习概念 
7.1.8. 无监督学习的基这个概念 

7.2. 数据探索和预处理 

7.2.1. 数据处理 
7.2.2. 数据分析流程中的数据处理 
7.2.3. 数据类型 
7.2.4. 数据转换 
7.2.5. 连续变量的可视化和探索 
7.2.6. 分类变量的显示和探索 
7.2.7. 相关性措施 
7.2.8. 最常见的图形表示法 
7.2.9. 多变量分析和降维简介 

7.3. 决策树 

7.3.1. ID算法 
7.3.2. 算法 C 
7.3.3. 过度训练和修剪 
7.3.4. 结果分析 

7.4. 对分类器的评估 

7.4.1. 混淆矩阵 
7.4.2. 数值评价矩阵 
7.4.3. Kappa统计学 
7.4.4. ROC曲线 

7.5. 分类规则 

7.5.1. 规则评价措施 
7.5.2. 图形表示法简介 
7.5.3. 顺序叠加算法 

7.6. 神经网络 

7.6.1. 基这个概念 
7.6.2. 简单的神经网络 
7.6.3. 反向传播算法 
7.6.4. 递归神经网络简介 

7.7. 贝叶斯方法 

7.7.1. 概率的基这个概念 
7.7.2. 贝叶斯定理 
7.7.3. 奈何贝叶斯 
7.7.4. 贝叶斯网络简介 

7.8. 回归和连续反应模型 

7.8.1. 简单线性回归 
7.8.2. 多重线性回归 
7.8.3. 逻辑回归 
7.8.4. 回归树 
7.8.5. 支持向量机（SVM）简介 
7.8.6. 拟合度测量 

7.9. 聚类 

7.9.1. 基这个概念 
7.9.2. 分层Clustering 
7.9.3. 概率论的方法 
7.9.4. EM算法 
7.9.5. B-立方体法 
7.9.6. 隐式方法 

7.10. 文这个挖掘和自然语言处理（NLP） 

7.10.1. 基这个概念 
7.10.2. 语料库的创建 
7.10.3. 描述性分析 
7.10.4. 情感分析简介 

模块 8. 神经网络，Deep Learning的基础 

8.1. Deep Learning 

8.1.1. 深度学习的类型 
8.1.2. 深入学习应用 
8.1.3. 深入学习优点和缺点 

8.2. 业务 

8.2.1. 加 
8.2.2. 产品 
8.2.3. 转移 

8.3. 图层 

8.3.1. 输入层 
8.3.2. 隐藏层 
8.3.3. 输出层 

8.4. 联合层和操作 

8.4.1. 架构设计 
8.4.2. 层与层之间的连接 
8.4.3. 前向传播 

8.5. 第一个神经网络的构建 

8.5.1. 网络设计 
8.5.2. 设置权重 
8.5.3. 网络培训 

8.6. 训练器和优化器 

8.6.1. 优化器选择 
8.6.2. 损失函数的建立 
8.6.3. 建立指标 

8.7. 神经网络原理的应用 

8.7.1. 激活函数 
8.7.2. 反向传播 
8.7.3. 参数设定 

8.8. 从生物神经元到人工神经元 

8.8.1. 生物神经元的功能 
8.8.2. 知识转移到人工神经元 
8.8.3. 建立两者之间的关系 

8.9. 使用 Keras 实现 MLP（多层感知器） 

8.9.1. 网络结构的定义 
8.9.2. 模型编译 
8.9.3. 模型训练 

8.10. 微调 神经网络的超参数 

8.10.1. 激活函数选择 
8.10.2. 设置 学习 率 
8.10.3. 权重的调整 

模块 9. 深度神经网络训练 

9.1. 梯度问题 

9.1.1. 梯度优化技术 
9.1.2. 随机梯度 
9.1.3. 权重初始化技术 

9.2. 预训练层的重用 

9.2.1. 学习迁移培训 
9.2.2. 特征提取 
9.2.3. 深度学习 

9.3. 优化 

9.3.1. 随机梯度下降优化器 
9.3.2. Adam 和 RMSprop 优化器 
9.3.3. 矩优化器 

9.4. 学习率编程 

9.4.1. 机器学习速率控制 
9.4.2. 学习周期 
9.4.3. 平滑项 

9.5. 过拟合 

9.5.1. 交叉验证 
9.5.2. 正规化 
9.5.3. 评估指标 

9.6. 实用指南 

9.6.1. 模型设计 
9.6.2. 指标和评估参数的选择 
9.6.3. 假设检验 

9.7. 转移学习 

9.7.1. 学习迁移培训 
9.7.2. 特征提取 
9.7.3. 深度学习 

9.8. 数据扩充 

9.8.1. 图像变换 
9.8.2. 综合数据生成 
9.8.3. 文这个转换 

9.9. Transfer Learning的实际应用 

9.9.1. 学习迁移培训 
9.9.2. 特征提取 
9.9.3. 深度学习 

9.10. 正规化 

9.10.1. L 和 L 
9.10.2. 通过最大熵正则化 
9.10.3. Dropout 

模块 10. 使用 TensorFlow进行模型定制和训练 

10.1. TensorFlow 

10.1.1. 使用 TensorFlow 库 
10.1.2. 使用 TensorFlow 进行模型训练 
10.1.3. TensorFlow 中的图操作 

10.2. TensorFlow 和 NumPy 

10.2.1. 用于 TensorFlow的 NumPy 计算环境 
10.2.2. 在 TensorFlow中使用 NumPy 数组 
10.2.3. 用于 TensorFlow图形的 NumPy 运算 

10.3. 训练模型和算法定制 

10.3.1. 使用 TensorFlow 构建自定义模型 
10.3.2. 训练参数管理 
10.3.3. 使用优化技术进行训练 

10.4. TensorFlow 函数和图 

10.4.1. 使用 TensorFlow的功能 
10.4.2. 使用图表来训练模型 
10.4.3. 利用 TensorFlow操作优化图形 

10.5. 使用 TensorFlow 加载和预处理数据 

10.5.1. 使用 TensorFlow加载数据集 
10.5.2. 使用 TensorFlow 进行数据预处理 
10.5.3. 使用 TensorFlow 工具进行数据操作 

10.6. tfdata应用程序接口 

10.6.1. 使用 tfdata API 进行数据处理 
10.6.2. 使用 tfdata构建数据流 
10.6.3. 使用 tfdata API 训练模型 

10.7. TFRecord格式 

10.7.1. 使用 TFRecord API 进行数据序列化 
10.7.2. 使用 TensorFlow加载 TFRecord 文件 
10.7.3. 使用 TFRecord 文件进行模型训练 

10.8. Keras 预处理层 

10.8.1. 使用 Keras 预处理 API 
10.8.2. 使用 Keras 构建预pipelined 管道 
10.8.3. 使用 Keras 预处理 API 进行模型训练 

10.9. TensorFlow 数据集项目 

10.9.1. 使用 TensorFlow 数据集 加载数据 
10.9.2. 使用 TensorFlow Datasets进行数据预处理 
10.9.3. 使用 TensorFlow 数据集 训练模型 

10.10. 使用 TensorFlow构建深度 学习 应用程序 

10.10.1. 实际应用 
10.10.2. 使用 TensorFlow构建深度 学习 应用程序 
10.10.3. 使用 TensorFlow 进行模型训练 
10.10.4. 使用应用程序预测结果 

模块 11. 利用卷积神经网络实现深度计算机视觉  

11.1. 视觉皮层架构 

11.1.1. 视觉皮层的功能 
11.1.2. 计算机视觉理论 
11.1.3. 图像处理模型 

11.2. 卷积层 

11.2.1. 卷积中权重的重用 
11.2.2. 卷积 D 
11.2.3. 激活函数 

11.3. 池化层以及使用 Keras 实现池化层 

11.3.1. Pooling和 Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Pooling 类型 

11.4. CNN架构 

11.4.1. VGG-架构 
11.4.2. AlexNet架构 
11.4.3. ResNet 架构 

11.5. 使用 Keras 实现 CNN ResNet 

11.5.1. 权重初始化 
11.5.2. 输入层定义 
11.5.3. 输出定义 

11.6. 使用预训练的 Keras 模型 

11.6.1. 预训练模型的特点 
11.6.2. 预训练模型的用途 
11.6.3. 预训练模型的优点 

11.7. 用于迁移学习的预训练模型 

11.7.1. 迁移学习 
11.7.2. 迁移学习过程 
11.7.3. 迁移学习的优点 

11.8. 深度计算机视觉中的分类和定位 

11.8.1. 图像分类 
11.8.2. 定位图像中的对象 
11.8.3. 物体检测 

11.9. 物体检测和物体跟踪 

11.9.1. 物体检测方法 
11.9.2. 对象跟踪算法 
11.9.3. 追踪技术 

11.10. 语义分割 

11.10.1. 语义分割的深度学习 
11.10.2. 边缘检测 
11.10.3. 基于规则的分割方法 

模块 12. 用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP) 

12.1. 使用 RNN 生成文这个 

12.1.1. 训练 RNN 进行文这个生成 
12.1.2. 使用 RNN 生成自然语言 
12.1.3. RNN 的文这个生成应用 

12.2. 创建训练数据集 

12.2.1. 训练 RNN 的数据准备 
12.2.2. 存储训练数据集 
12.2.3. 数据清理和转换 
12.2.4. 情绪分析 

12.3. 使用 RNN 对意见进行分类 

12.3.1. 检测评论中的主题 
12.3.2. 使用Deep Learning算法进行情感分析 

12.4. 用于神经机器翻译的编码器-解码器网络 

12.4.1. 训练用于机器翻译的 RNN 
12.4.2. 使用 encoder-decoder器 网络进行机器翻译 
12.4.3. 使用 RNN 提高机器翻译准确性 

12.5. 注意力机制 

12.5.1. 关怀机制在RNN中的应用 
12.5.2. 使用注意力机制提高模型准确性 
12.5.3. 神经网络中注意力机制的优点 

12.6. Transformer模型 

12.6.1. 使用 Transformers 模型进行自然语言处理 
12.6.2. Transformers 模型在视觉中的应用 
12.6.3. Transformers 模型的优点 

12.7. 视觉变形金刚 

12.7.1. 使用 Transformers 模型实现视觉 
12.7.2. 图像数据预处理 
12.7.3. 为视觉训练 变形金刚 模型 

12.8. 拥抱脸 变形金刚 书架 

12.8.1. 使用Hugging FaceTransformer库 
12.8.2. 抱抱脸的 变形金刚 图书馆应用程序 
12.8.3. 抱抱脸 变形金刚 图书馆的优势 

12.9. 其他Transformer库比较 

12.9.1. 不同 Transformers 库之间的比较 
12.9.2. 使用其他 Transformers 库 
12.9.3. 其他 Transformers 库的优点 

12.10. 使用NLP（自然语言处理）应用的RNN和注意力开发实际应用 

12.10.1. 使用 RNN 和注意力机制开发自然语言处理应用程序 
12.10.2. 在实施过程中使用 RNN、护理机制和 Transformers 模型 
12.10.3. 实际应用评价 

模块 13. 自动编码器、 GAN和扩散模型 

13.1. 高效的数据表示 

13.1.1. 降维 
13.1.2. 深度学习 
13.1.3. 紧凑的表示 

13.2. 使用不完全线性自动编码器执行 PCA 

13.2.1. 训练过程 
13.2.2. Python 中的实现 
13.2.3. 测试数据的使用 

13.3. 堆叠式自动编码器 

13.3.1. 深度神经网络 
13.3.2. 编码架构的构建 
13.3.3. 使用正则化 

13.4. 卷积自动编码器 

13.4.1. 卷积模型设计 
13.4.2. 训练卷积模型 
13.4.3. 评估结果 

13.5. 去噪自动编码器 

13.5.1. 过滤器应用 
13.5.2. 编码模型设计 
13.5.3. 使用正则化技术 

13.6. 分散自动编码器 

13.6.1. 提高编码效率 
13.6.2. 最小化参数数量 
13.6.3. 使用正则化技术 

13.7. 变分自动编码器 

13.7.1. 使用变分优化 
13.7.2. 无监督深度学习 
13.7.3. 深层潜在表征 

13.8. 时尚 MNIST 图像的生成 

13.8.1. 模式识别 
13.8.2. 影像学 
13.8.3. 深度神经网络训练 

13.9. 生成对抗网络和扩散模型 

13.9.1. 从图像生成内容 
13.9.2. 数据分布建模 
13.9.3. 使用对抗性网络 

13.10. 模型的实施 

13.10.1. 实际应用 
13.10.2. 模型的实施 
13.10.3. 使用真实数据 
13.10.4. 评估结果 

模块 14. 生物启发式计算

14.1. 仿生计算简介 

14.1.1. 仿生计算简介 

14.2. 社会适应算法 

14.2.1. 基于蚁群的仿生计算 
14.2.2. 蚁群算法的变体 
14.2.3. 粒子云计算 

14.3. 遗传算法 

14.3.1. 一般结构 
14.3.2. 主要算子的实现 

14.4. 遗传算法的空间探索-开发策略 

14.4.1. CHC算法 
14.4.2. 多模式问题 

14.5. 进化计算模型（一） 

14.5.1. 进化策略 
14.5.2. 进化编程 
14.5.3. 基于差分进化的算法 

14.6. 进化计算模型（二） 

14.6.1. 基于分布估计 (EDA) 的演化模型 
14.6.2. 遗传编程 

14.7. 进化规划应用于学习问题 

14.7.1. 基于规则的学习 
14.7.2. 实例选择问题中的进化方法 

14.8. 多目标问题 

14.8.1. 支配的概念 
14.8.2. 进化算法在多目标问题中的应用 

14.9. 神经网络 （一） 

14.9.1. 神经网络简介 
14.9.2. 神经网络的实际例子 

14.10. 神经网络（二） 

14.10.1. 神经网络在医学研究中的用例 
14.10.2. 神经网络在经济学中的使用案例 
14.10.3. 神经网络在计算机视觉中的使用案例 

模块 15. 人工智能：战略与应用

15.1. 金融服务 

15.1.1. 人工智能(IA)对金融服务的影响：机遇与挑战
15.1.2. 使用案例
15.1.3. 使用人工智的相关潜在风险 
15.1.4. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.2. 人工智能对卫生服务的影响

15.2.1. 人工智能对医疗保健领域的影响机遇与挑战
15.2.2. 使用案例 

15.3. 在卫生服务中使用人工智能的相关风险 

15.3.1. 使用人工智的相关潜在风险 
15.3.2. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.4. 零售

15.4.1. 人工智能对RetIAl业的影响机遇与挑战
15.4.2. 使用案例
15.4.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.4.4. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.5. 行业 

15.5.1. 人工智能对工业的影响机遇与挑战 
15.5.2. 使用案例 

15.6. 在工业中使用人工智能的潜在风险 

15.6.1. 使用案例 
15.6.2. 使用人工智的相关潜在风险 
15.6.3. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.7. 公共行政

15.7.1. 人工智能对公共行政的影响机遇与挑战 
15.7.2. 使用案例
15.7.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.7.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.8. 教育

15.8.1. 人工智能对教育的影响机遇与挑战 
15.8.2. 使用案例
15.8.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.8.4. 人工智能未来的潜在发展/用途 

15.9. 林业和农业

15.9.1. 人工智能对林业和农业的影响机遇与挑战
15.9.2. 使用案例 
15.9.3. 使用人工智的相关潜在风险 
15.9.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.10. 人力资源

15.10.1. 人工智能人力资源 的影响机遇与挑战 
15.10.2. 使用案例
15.10.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.10.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

100%在线课程可满足你的需求，让你能够身临其境地进行扎实学习，从而在就业市场上为自己定位"