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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: Monte Carlo 

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. 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. Linked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. 助理类型：语音和文本助手  
1.8.2. 发展助理的基础部分：意图, 实体和对话流 
1.8.3. 集成：Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. 培养助手的工具： Dialog Flow, Watson Assistant  

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，表达方式和内容  
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. 统计资料描述性统计，统计推论  
2.1.2. 总体，样本，个体  
2.1.3. 可变因素定义，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，名义数据和序数数据 

2.2.2. 根据形式   

2.2.2.1. 数字  
2.2.2.2. 文本   
2.2.2.3. 逻辑  

2.2.3. 根据来源  

2.2.3.1. 一级  
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  
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. 最佳实践  
2.10.3. 其他规范方面 

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. 可视化方法  
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. 基本数据预处理 

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. 描述性统计对统计推断 
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. 使用机械学习估算缺失值 

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. 前景与选择标准 
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. Big Data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. 表示表达式 
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. 带图的算法 

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. 知识表示 

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. 体论 

6.5.1. 元数据介绍 
6.5.2. 体论的哲学概念 
6.5.3. 体论的计算概念 
6.5.4. 领域本体和更高层本体 
6.5.5. 如何建立一个体论？ 

6.6. 本论语言和创建体论的软件 

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. 其他知识表示模型 

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. 知识表示的评估和整合 

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: 基于一阶逻辑的编程 

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础概念 

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. 佳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. 学习的基础概念 
7.1.8. 无监督学习的基础概念 

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. C 算法  
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. 基础概念 
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. 概率的基础概念 
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. 基础概念 
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. 基础概念 
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，深度学习的基础 

8.1. 深度学习 

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. 层粘接和操作 

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. 培训师和优化师 

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. 建立它们俩之间的关系 

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. Transfer Learning 

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. 文本转换 

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函数和图形 

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

10.7. TFRecord格式 

10.7.1. 使用TFRecordAPI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 数据集进行数据加载 
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. 使用卷积神经网络的Deep Computer Vision 

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 
11.10.1. 边缘检测 
11.10.1. 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生成文本 

12.1.1. 训练RNN进行文本生成 
12.1.2. 使用RNN生成自然语言 
12.1.3. RNN的文本生成应用 

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. 使用编码器-解码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RNN和Attention开发NLP应用程序。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. 在应用程序中使用 RNN、服务机制和 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. 总体结构 
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：战略和应用  

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. 人工智能对医疗保健服务的影响  

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. 与在医疗服务中使用人工智能相关的风险 

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 

模块 16. 数据分析和人工智能技术在教育个性化中的应用 

16.1. 教育数据的识别，提取和准备 

16.1.1. H2O.ai在教育环境相关数据收集和筛选方法中的应用 
16.1.2. 用于教育分析的数据清理和标准化技术 
16.1.3    教育研究数据完整性和质量的重要性 

16.2. 利用人工智能分析和评估教育数据，不断改进课堂教学

16.2.1. 使用机器学习技术实施TensorFlow来解释教育趋势和模式 
16.2.2. 使用机器学习技术实施TensorFlow来解释教育趋势和模式 
16.2.3. Trinka在集成基于AI的反馈中的应用以优化教学过程 

16.3. 从教育数据中定义学习成绩指标 

16.3.1. 建立评估学生成绩的关键指标 
16.3.2. 以指标为基准，确定需要改进的领域 
16.3.3. 利用人工智能将学术指标与外部因素相关联 

16.4. 用于教育监测和决策的人工智能工具 

16.4.1. 基于tome.ai的决策支持系统对于教育管理者 
16.4.2. 使用Trello规划和分配教育资源 
16.4.3. 通过Orange Data Mining的预测分析优化教育过程 

16.5. 对学习成绩数据进行预测分析的人工智能技术和算法 

16.5.1. 教育预测建模的基本原理 
16.5.2. 使用分类和回归算法预测教育趋势 
16.5.3. 教育环境中成功预测的案例研究 

16.6. 应用人工智能数据分析技术预防和解决教育问题 

16.6.1. 通过预测分析及早发现学术风险 
16.6.2. 以数据为导向的干预策略，应对教育挑战 
16.6.3. 基于DataRobot AI的解决方案对教育的影响评估 

16.7. 通过人工智能数据分析对学习困难进行个性化诊断 

16.7.1. 用于识别学习风格和困难的人工智能技术与IBM Watson教育合作 
16.7.2. 将数据分析纳入个性化教育支持计划 
16.7.3. 利用人工智能改进诊断的案例研究 

16.8. 数据分析和人工智能的应用以确定特殊的教育需求 

16.8.1. 用于检测特殊教育需求的人工智能方法与Gooroo 
16.8.2. 基于数据分析的个性化教学策略 
16.8.3. 评估人工智能对教育包容性的影响 

16.9. 从学习成绩数据分析中利用人工智能实现个性化学习 

16.9.1. 使用Smart Sparrow创建自适应学习日程 
16.9.2. 实施教育资源推荐系统 
16.9.3. 使用Squirrel实时测量个人进度和调整人工智能学习 

16.10. 教育数据处理的安全与隐私 

16.10.1. 教育数据管理的伦理和法律原则 
16.10.2. 利用Google Cloud Security实现教育系统中的数据保护和隐私技术 
16.10.3. 安全漏洞及其对教育影响的案例研究 

模块 17. 课堂人工智能项目的开发    

17.1. 通过Algor Education规划和设计人工智能教育项目

17.1.1. 项目规划的第一步  
17.1.2. 知识库  
17.1.3. 设计教育领域的人工智能项目   

17.2. 利用人工智能开发教育项目的工具  

17.2.1. 开发教育项目的工具: TensorFlow Playground
17.2.2. 历史教育项目工具  
17.2.3. 数学教育项目工具；Wolfram Alpha
17.2.4. 英语教育项目工具: Grammarly

17.3. 在课堂上实施人工智能项目的策略  

17.3.1. 何时实施人工智能项目  
17.3.2. 为什么要实施人工智能项目  
17.3.3. 将实施的战略   

17.4. 将人工智能项目纳入具体学科  

17.4.1. 数学与人工智能: Thinkster math
17.4.2. 历史与人工智能  
17.4.3. 语言与人工智能: Deep L
17.4.4. 其他科目： Watson Studio

17.5. 项目 1：使用机器学习开发教育项目与Khan Academy

17.5.1. 入门指南  
17.5.2. 需求收集  
17.5.3. 使用的工具  
17.5.4. 项目定义    

17.6. 项目 2：将人工智能融入教育游戏开发中   

17.6.1. 入门指南  
17.6.2. 需求收集  
17.6.3. 使用的工具  
17.6.4. 项目定义    

17.7. 项目 3：开发用于学生援助的教育 聊天机器人 

17.7.1. 入门指南  
17.7.2. 需求收集  
17.7.3. 使用的工具  
17.7.4. 项目定义   

17.8. 项目 4：将智能代理与Knewton集成到教育平台中

17.8.1. 入门指南  
17.8.2. 需求收集  
17.8.3. 使用的工具  
17.8.4. 项目定义   

17.9. 使用Qualtrics评估和衡量人工智能项目对教育的影响

17.9.1. 在课堂上使用人工智能的好处  
17.9.2. 实际数据  
17.9.3. 课堂上的人工智能   
17.9.4. 教育领域人工智能的统计数据   

17.10. 使用Edmodo Insights分析和持续改进教育领域的人工智能项目

17.10.1. 当前项目   
17.10.2. 启动  
17.10.3. 未来展望  
17.10.4. 改造课堂 360  

模块 18. 生成式人工智能教学实践    

18.1. 用于教育的人工智能生成技术  

18.1.1.当前市场: Artbreeder, Runway Ml和 DeepDream Generator 
18.1.2. 正在使用的的技术  
18.1.3. 未来  
18.1.4. 未来的教室  

18.2. 生成式人工智能工具在教育规划中的应用  

18.2.1. 规划工具 Altitude Learning
18.2.2. 工具及其应用  
18.2.3. 教育与人工智能  
18.2.4. 进化   

18.3. 使用Story Ai，Pix2PIx通过生成式 AI和NeouralTalk2创建教材 

18.3.1. 人工智能及其在课堂中的应用  
18.3.2. 制作教材的工具  
18.3.3. 如何使用工具  
18.3.4. 命令  

18.4. 使用Quizgecko生成式AI开发评估测试

18.4.1. 人工智能及其在开发评估测试中的应用   
18.4.2. 开发评估测试工具   
18.4.3. 如何使用工具  
18.4.4. 命令   

18.5. 利用生成式人工智能改进反馈和交流  

18.5.1. 传播领域的人工智能  
18.5.2. 在课堂交流发展中应用工具  
18.5.3. 优点与缺点   

18.6. 使用Gradescope AI生成人工智能纠正活动和评估测试 

18.6.1. 人工智能及其在修正评估活动和测试中的应用
18.6.2. 纠正评价活动和测试的工具   
18.6.3. 如何使用工具  
18.6.4. 命令  

18.7. 利用生成式人工智能生成教学质量评估调查表  

18.7.1. 人工智能及其在利用人工智能生成教师质量评估调查中的应用   
18.7.2. 利用人工智能生成教师质量评估调查的工具  
18.7.3. 如何使用工具  
18.7.4. 命令  

18.8. 将人工智能生成工具纳入教学策略  

18.8.1. 人工智能在教学策略中的应用  
18.8.2. 正确用途   
18.8.3. 优点与缺点  
18.8.4. 教学策略中的人工智能生成工具: Gans 

18.9. 使用生成式人工智能进行通用学习设计  

18.9.1. 生成式人工智能，为什么是现在  
18.9.2. 学习中的人工智能  
18.9.3. 优点与缺点  
18.9.4. 人工智能在学习中的应用  

18.10. 评估生成式人工智能在教育领域的应用效果  

18.10.1. 效果数据  
18.10.2. 项目  
18.10.3. 设计目的  
18.10.4. 评估人工智能在教育领域的应用效果   

模块 19. 教育中的人工智能的创新和新兴趋势 

19.1. 用于教育的新兴人工智能工具和技术  

19.1.1. 过时的人工智能工具  
19.1.2. 现有工具ClassDojo和Seesaw
19.1.3. 未来的工具   

19.2. 增强现实和虚拟现实技术在教育中的应用  

19.2.1. 增强现实工具  
19.2.2. 虚拟现实工具  
19.2.3. 工具的应用及其用途  
19.2.4. 优点与缺点  

19.3. 通过Wysdom AI和SnatchBot进行对话式AI教育支持和互动学习

19.3.1. 对话式人工智能，为什么是现在  
19.3.2. 学习中的人工智能  
19.3.3. 优点与缺点  
19.3.4. 人工智能在学习中的应用  

19.4. 应用人工智能提高知识保留率  

19.4.1. 将人工智能作为辅助工具  
19.4.2. 应遵循的准则   
19.4.3. 人工智能在知识保留方面的表现  
19.4.4. 人工智能和辅助工具  

19.5. 用于跟踪学生参与度和幸福感的面部和情感识别技术   

19.5.1. 当今市场上的面部和情感识别技术  
19.5.2. 用途  
19.5.3. 应用  
19.5.4. 误差范围  
19.5.5. 优缺点  

19.6. 区块链 和人工智能在教育领域的应用将改变教育管理和认证方式   

19.6.1. 什么是 区块链  
19.6.2. 区块链 及其应用  
19.6.3. 区块链 作为变革要素  
19.6.4. 教育管理与 区块链  

19.7. 通过Squirrel AI Learning增强学习体验的新兴人工智能工具

19.7.1. 当前项目   
19.7.2. 启动  
19.7.3. 未来展望  
19.7.4. 改造360课堂  

19.8. 开发新兴人工智能试点的战略  

19.8.1. 优点与缺点  
19.8.2. 待开发的策略  
19.8.3. 关键点  
19.8.4. 试点项目  

19.9. 人工智能创新的成功案例分析  

19.9.1. 创新项目  
19.9.2. 人工智能的应用及其益处  
19.9.3. 课堂中的人工智能，成功案例  

19.10. 人工智能在教育领域的未来  

19.10.1. 人工智能在教育领域的历史  
19.10.2. 人工智能在课堂中的应用  
19.10.3. 未来的项目  

模块 20. 教育中的人工智能的伦理与立法 

20.1. 教育领域敏感数据的识别和道德处理 

20.1.1. 教育领域敏感数据的道德处理原则与实践 
20.1.2. 保护学生数据隐私和保密性方面的挑战 
20.1.3. 确保数据收集的透明度和知情同意的战略 

20.2. 人工智能对教育的社会和文化影响 

20.2.1. 分析人工智能对教育环境中社会和文化动态的影响 
20.2.2. 探索Microsoft AI for Accessibility如何延续或减轻社会偏见和不平等 
20.2.3. 评估开发人员和教育工作者在实施人工智能过程中的社会责任 

20.3. 关于教育环境中人工智能的立法和数据政策 

20.3.1. 审查适用于教育领域人工智能的现行数据和隐私法律法规 
20.3.2. 数据政策对教育实践和技术创新的影响 
20.3.3. 与AI Ethics Lab合作，制定教育领域人工智能伦理使用的机构政策

20.4. 人工智能的伦理影响评估 

20.4.1. 评估人工智能应用于教育的伦理影响的方法 
20.4.2. 衡量人工智能的社会和伦理影响所面临的挑战 
20.4.3. 创建指导教育领域开发和使用人工智能的伦理框架 

20.5. 人工智能在教育领域的挑战与机遇 

20.5.1. 确定在教育领域使用人工智能的主要伦理和法律挑战 
20.5.2. 探索通过人工智能改进教学的机会学习 
20.5.3. 平衡教育领域的技术创新与伦理考虑 

20.6. 人工智能解决方案在教育环境中的伦理应用 

20.6.1. 在教育领域设计和部署人工智能解决方案的道德原则 
20.6.2. 不同教育背景下人工智能伦理应用案例研究 
20.6.3. 让所有利益攸关方参与人工智能伦理决策的战略 

20.7. 人工智能，文化多样性和性别平等 

20.7.1. 分析人工智能对促进教育领域文化多样性和性别平等的影响 
20.7.2. 利用Google的Teachable Machine开发包容性和多样性敏感的人工智能系统的策略  
20.7.3. 评估人工智能如何影响不同文化和性别群体的代表性和待遇 

20.8. 在教育领域使用人工智能工具的伦理考虑因素 

20.8.1. 在课堂上开发和使用人工智能工具的道德准则 
20.8.2. 讨论教育中自动化与人工干预之间的平衡问题 
20.8.3. 分析人工智能在教育领域的应用引发重大伦理问题的案例 

20.9. 人工智能对教育无障碍的影响 

20.9.1. 探索人工智能如何改善或限制教育的无障碍环境 
20.9.2. 分析人工智能解决方案旨在通过 Google提高包容性和所有人接受教育的机会阅读 
20.9.3. 采用人工智能技术改善无障碍环境的伦理挑战 

20.10. 全球人工智能与教育案例研究 

20.10.1. 关于在教育领域使用人工智能的国际案例研究分析 
20.10.2. 比较不同文化背景下的教育伦理和法律方法 
20.10.3. 从全球人工智能和教育案例中汲取的经验教训和最佳做法 

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