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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. 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. 发展助理的基础部分：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：Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. 人工智能实施策略 
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. 总体，样本，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. 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. 简介用于创建本体论的不同工具 
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. 文本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，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数数集加载数据 
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. D 卷积 
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CNNResNet 

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. Transformers视觉 

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. 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：策略和应用

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. 利用人工智能提高软件开发效率 

16.1. 准备合适的开发环境 

16.1.1. 选择开发人工智能的基本工具     
16.1.2. 配置所选工具 
16.1.3. 实施适应人工智能项目的CI/CD流程 
16.1.4. 开发环境中高效的依赖关系和版本管理 

16.2. Visual Studio Code必备的IA扩展工具     

16.2.1. 探索和选择Visual Studio Code的人工智能扩展 
16.2.2. 在IDE中集成静态和动态分析工具 
16.2.3. 利用特定扩展功能自动执行重复性任务 
16.2.4. 定制开发环境提高效率 

16.3. 使用Flutterflow进行无代码用户界面设计

16.3.1. 无代码设计原则及其在用户界面中的应用 
16.3.2. 在视觉界面设计中融入人工智能元素 
16.3.3. 无代码 创建智能界面的工具和平台 
16.3.4. 利用人工智能评估和持续改进 无代码界面 

16.4. 使用ChatGPT优化代码

16.4.1. 识别重复代码
16.4.2. 重构 
16.4.3. 建构可读代码
16.4.4. 了解代码的作用
16.4.5. 改进变量和函数名称
16.4.6. 自动创建文档

16.5. 使用ChagGPT进行人工智能资源库管理

16.5.1. 利用人工智能技术实现版本控制流程自动化 
16.5.2. 协作环境中的冲突检测和自动解决
16.5.3. 对代码库中的变化和趋势进行预测分析 
16.5.4. 利用人工智能改进资料库的组织和分类工作 

16.6. 将人工智能与AskYourDatabase集成到数据库管理中

16.6.1. 利用人工智能技术优化查询和性能 
16.6.2. 数据库访问模式的预测分析 
16.6.3. 实施推荐系统优化数据库结构 
16.6.4. 主动监控和检测潜在的数据库问题 

16.7. 使用ChatGPT进行基于人工智能的故障查找和单元测试创建

16.7.1. 利用人工智能技术自动生成测试用例 
16.7.2. 利用人工智能静态分析及早发现漏洞和错误 
16.7.3. 通过人工智能识别关键领域提高测试覆盖率 

16.8. 使用GitHub Copilot进行结对编程

16.8.1. 在配对编程中有效地集成和使用GitHub Copilot 
16.8.2. 集成GitHub Copilot改进开发人员的沟通与协作 
16.8.3. 充分利用GitHub Copilot生成的代码建议的集成策略 
16.8.4. 人工智能辅助 结对编程的集成案例研究和最佳实践 

16.9. 使用ChatGPT实现编程语言之间的自动翻译

16.9.1. 针对编程语言的特定语言机器翻译工具和服务 
16.9.2. 使机器翻译算法适应发展环境 
16.9.3. 通过机器翻译提高不同语言之间的互操作性 
16.9.4. 评估和缓解机器翻译的潜在挑战和限制

16.10. 提高生产力的人工智能工具推荐 

16.10.1. 用于软件开发的人工智能工具比较分析 
16.10.2. 在工作流程中集成人工智能工具
16.10.3. 利用人工智能工具实现日常工作自动化
16.10.4. 根据项目背景和要求评估和选择工具 

模块 17. 基于人工智能软件架构

17.1. 借助ChatGPT进行AI工具的优化和性能管理

17.1.1. 人工智能工具的性能剖析和分析 
17.1.2. 人工智能算法和模型的优化策略 
17.1.3. 采用缓存并行化技术提高性能 
17.1.4. 持续实时性能监测的工具和方法 

17.2. 使用ChatGPT的AI应用程序的可扩展性

17.2.1. 为人工智能应用设计可扩展架构 
17.2.2. 实施分区和负载分担技术 
17.2.3. 可扩展系统中的工作流程和工作量管理 
17.2.4. 多变需求环境下的横向和纵向扩展策略 

17.3. 使用ChatGPT维护人工智能应用程序

17.3.1. 促进人工智能项目可维护性的设计原则 
17.3.2. 人工智能模型和算法的具体记录策略 
17.3.3. 实施单元和集成测试以方便维护 
17.3.4. 人工智能组件系统的重构和持续改进方法

17.4. 大型系统设计

17.4.1. 设计大型系统的架构原则 
17.4.2. 将复杂系统分解为微服务 
17.4.3. 实施分布式系统的特定设计模式 
17.4.4. 采用人工智能组件的大规模架构的复杂性管理策略

17.5. 用于人工智能工具的大规模数据仓库

17.5.1. 选择可扩展的数据存储技术 
17.5.2. 有效处理海量数据的数据库模式设计 
17.5.3. 海量存储环境中的分区和复制策略 
17.5.4. 实施数据管理系统确保人工智能项目的完整性和可用性 

17.6. 使用ChatGPT的AI数据结构

17.6.1. 将经典数据结构应用于人工智能算法 
17.6.2. 使用ChatGPT设计和优化特定数据结构
17.6.3. 在数据密集型系统中整合高效数据结构 
17.6.4. 利用人工智能在数据结构中进行实时数据操作和存储的策略

17.7. 人工智能产品的编程算法

17.7.1. 开发和实施针对人工智能应用的特定算法 
17.7.2. 根据问题类型和产品要求选择算法策略 
17.7.3. 改造经典算法将其融入人工智能系统 
17.7.4. 人工智能开发环境中不同算法性能的评估和比较

17.8. 人工智能开发的设计模式

17.8.1. 包含人工智能组件的项目中识别和应用常见的设计模式 
17.8.2. 开发将模型和算法集成到现有系统中的具体模式 
17.8.3. 提高人工智能项目可重用性和可维护性的模式实施策略 
17.8.4. 在人工智能架构中应用设计模式的案例研究和最佳实践 

17.9. 使用ChatGPT实现清洁的架构

17.9.1. 清洁架构的基本原则和概念
17.9.2. 使简洁架构适用于包含人工智能组件的项目 
17.9.3. 以简洁的架构在系统中实施层级和依赖关系 
17.9.4. 在人工智能软件开发中实施清洁架构的优势和挑战 

17.10. 使用DeepCode在网络应用程序中开发安全软件

17.10.1. 使用人工智能组件进行软件开发的安全原则 
17.10.2. 识别并减少人工智能模型和算法中的潜在漏洞 
17.10.3. 在具有人工智能功能的网络应用程序中实施安全开发实践 
17.10.4. 在人工智能项目中保护敏感数据和防止攻击的策略 

模块 18. 人工智能网络项目

18.1. 为人工智能网络开发准备工作环境

18.1.1. 为人工智能项目配置网络开发环境 
18.1.2. 选择和准备人工智能网络开发的基本工具 
18.1.3. 为人工智能网络项目整合特定的库和 框架 
18.1.4. 在配置协作开发环境方面实施最佳做法 

18.2. 使用GitHub Copilot为人工智能项目创建工作区

18.2.1. 有效设计和组织包含人工智能组件的网络项目工作区
18.2.2. 在 工作区使用项目管理和版本控制工具 
18.2.3. 开发团队高效协作和沟通的策略 
18.2.4. 用人工智能调整 工作区以 适应网络项目的特殊需求 

18.3. 使用GitHub Copilot的产品设计模式

18.3.1. 具有人工智能元素的用户界面中常见设计模式的识别和应用 
18.3.2. 开发特定模式利用人工智能改善网络项目的用户体验 
18.3.3. 将设计模式与人工智能整合到网络项目的整体架构中 
18.3.4. 根据项目背景评估和选择合适的设计模式 

18.4. 使用GitHub Copilot进行前端开发

18.4.1. 将人工智能模型集成到网络项目的表现层中
18.4.2. 开发具有人工智能元素的自适应用户界面 
18.4.3. 在前端实现自然语言处理(PLN)功能 
18.4.4. 利用人工智能优化前端开发性能的策略

18.5. 使用GitHub Copilot创建数据库

18.5.1. 为人工智能网络项目选择数据库技术 
18.5.2. 用于存储和管理人工智能相关数据的数据库模式设计 
18.5.3. 为人工智能模型生成的大量数据实施高效的存储系统 
18.5.4. 人工智能网络项目中数据库敏感数据的安全和保护策略 

18.6. 使用GitHub Copilot进行后端开发

18.6.1. 将人工智能服务和模型集成到后台业务逻辑中 
18.6.2. 为前端和人工智能组件之间的通信开发特定的应用程序接口和端点 
18.6.3. 在后台利用人工智能实现数据处理逻辑和决策制定 
18.6.4. 人工智能网络项目后台开发的可扩展性和性能策略

18.7. 优化网络部署流程

18.7.1. 使用ChatGPT自动完成网络项目的构建和部署过程
18.7.2. 利用GitHub Copilot为网络应用程序量身定制CI/CD管道
18.7.3. 持续部署中的高效发布和升级管理策略 
18.7.4. 部署后监测和分析以持续改进流程

18.8. 云计算中的人工智能

18.8.1. 将人工智能服务整合到云计算平台中 
18.8.2. 利用具有人工智能功能的云服务开发可扩展的分布式解决方案 
18.8.3. Cloud环境中人工智能网络应用程序的高效资源和成本管理策略 
18.8.4. 评估和比较人工智能网络项目的云服务提供商

18.9. 借助ChatGPT为LAMP环境创建带人工智能的项目

18.9.1. 调整基于LAMP堆栈的网络项目使其包含人工智能组件 
18.9.2    在LAMP环境中集成人工智能专用库和框架 
18.9.3    开发人工智能功能为了补充传统的 LAMP架构
18.9.4    LAMP环境中人工智能网络项目的优化和维护策略

18.10. 使用ChatGPT为MEVN环境创建人工智能项目

18.10.1. 将MEVN堆栈中的技术和工具与人工智能组件整合在一起 
18.10.2. 在具有人工智能功能的MEVN环境中开发可扩展的现代网络应用程序 
18.10.3. 在MEVN项目中实施数据处理和机器学习功能 
18.10.4. 在MEVN环境中提高人工智能网络应用程序性能和安全性的策略 

模块 19. 人工智能移动应用   

19.1. 为人工智能移动开发准备工作环境

19.1.1. 为人工智能项目建立移动开发环境
19.1.2. 选择并准备开发人工智能移动应用程序的特定工具 
19.1.3. 在移动开发环境中集成人工智能库和 框架 
19.1.4. 设置模拟器和真实设备以测试带有人工智能组件的移动应用程序 

19.2. 使用GitHub Copilot创建工作区

19.2.1. 将GitHub Copilot集成到移动开发环境中 
19.2.2. 在人工智能项目中有效使用GitHub Copilot生成代码 
19.2.3. 在工作区使用GitHub Copilot时的开发人员协作策略 
19.2.4. 在利用人工智能开发移动应用时使用 GitHub Copilot的最佳实践和局限性

19.3. Firebase配置

19.3.1. 为移动开发初步设置Firebase项目 
19.3.2. 将Firebase集成到具有人工智能功能的移动应用程序中 
19.3.3. 在人工智能项目中使用Firebase服务作为数据库，身份验证和通知功能 
19.3.4. 使用Firebase在移动应用程序中进行实时数据和事件管理的策略

19.4. 简洁架构概念，数据源，存储库

19.4.1. 利用人工智能进行移动开发的简洁架构基本原则 
19.4.2. 使用GitHub Copilot实施数据源和资源库层
19.4.3. 使用GitHub Copilot设计和构建移动项目中的组件
19.4.4. 在人工智能移动应用中实施简洁架构的优势和挑战

19.5. 使用GitHub Copilot创建身份验证屏幕

19.5.1. 设计和开发人工智能移动应用中验证屏幕的用户界面 
19.5.2. 在登录屏幕中整合Firebase认证服务
19.5.3. 在身份验证屏幕中使用安全和数据保护技术 
19.5.4. 个性化和定制化用户在身份验证屏幕上的体验 

19.6. 使用GitHub Copilot创建仪表板并进行导航

19.6.1. 设计和开发包含人工智能元素的 仪表盘 
19.6.2. 在人工智能移动应用中实施高效导航系统 
19.6.3. 在仪表板中集成人工智能功能提升用户体验

19.7. 使用GitHub Copilot创建列表界面

19.7.1. 为人工智能移动应用程序中的列表屏幕开发用户界面 
19.7.2. 在列表屏幕中集成推荐和过滤算法 
19.7.3. 使用设计模式在列表中有效展示数据 
19.7.4. 在显示屏上高效加载实时数据和列表的策略 

19.8. 使用GitHub Copilot创建详细界面

19.8.1. 设计和开发用于展示特定信息的详细用户界面
19.8.2. 集成人工智能功能为了丰富细节界面 
19.8.3. 在详细屏幕上实现交互和动画 
19.8.4. 优化人工智能移动应用程序加载和显示性能的策略 

19.9. 使用GitHub Copilot创建设置界面

19.9.1. 基于人工智能开发移动应用程序配置和设置的用户界面 
19.9.2. 集成与人工智能组件相关的自定义设置 
19.9.3. 在配置屏幕中执行自定义选项和首选项 
19.9.4. 在设置屏幕上显示选项时的可用性和清晰度策略 

19.10. 使用人工智能为你的应用程序创建图标，喷溅和图形资源     

19.10.1. 设计和创建有吸引力的图标用人工智能表现移动应用程序 
19.10.2. 开发具有冲击力视觉效果的(闪屏) 
19.10.3. 选择和调整图形资源提高移动应用程序的美感 
19.10.4. 人工智能应用图形元素的一致性和视觉品牌策略 

模块 20. 用于QA测试的人工智能 

20.1. 测试生命周期

20.1.1. 描述并了解软件开发中的 测试 生命周期
20.1.2. 测试 生命周期的各个阶段及其在质量保证中的重要性 
20.1.3. 在 测试生命周期的不同阶段整合人工智能 
20.1.4. 通过使用人工智能持续改进 测试 生命周期的策略 

20.2. 在ChatGPT的帮助下进行测试用例和错误检测

20.2.1. 在QA测试的背景下设计和编写有效的测试用例 
20.2.2. 在测试用例执行过程中识别错误和误差 
20.2.3. 通过静态分析应用早期错误检测技术 
20.2.4. 使用人工智能工具自动识别测试用例中的错误 

20.3. 测试类型

20.3.1. QA领域不同类型测试的探索 
20.3.2. 单元测试，集成测试，功能测试和验收测试：功能和应用程序 
20.3.3. ChatGPT项目中测试类型的选择和适当组合的策略
20.3.4. 使用ChatGPT将传统类型的测试调整到项目中

20.4. 使用ChatGPT创建测试计划

20.4.1. 设计和构建全面的测试计划 
20.4.2. 识别人工智能项目中的需求和测试场景 
20.4.3. 手动和自动测试规划策略 
20.4.4. 根据项目的发展不断评估和调整测试计划 

20.5. 人工智能 错误 检测和报告

20.5.1. 利用机器学习算法实现自动错误检测技术
20.5.2. 使用ChatGPT进行动态代码分析以发现潜在错误
20.5.3. 自动生成人工智能检测到的错误的详细报告的策略 
20.5.4. 开发和QA团队在管理人工智能识别的错误方面进行有效协作

20.6. 利用人工智能创建自动测试

20.6.1. 使用ChatGPT为项目开发自动化测试脚本
20.6.2. 集成基于人工智能的测试自动化工具
20.6.3. 使用ChatGPT动态生成自动化测试用例
20.6.4. 在人工智能项目中高效执行和维护自动化测试的策略

20.7. API测试

20.7.1. API 测试 的基本概念及其在质量保证中的重要性 
20.7.2. 使用ChatGPT开发用于验证环境中 API的测试
20.7.3. 使用ChatGPT验证API测试中的数据和结果的策略
20.7.4. 使用特定工具在人工智能项目中 测试 API

20.8. 用于网络测试的人工智能工具

20.8.1. 探索网络环境中测试自动化的人工智能工具 
20.8.2. 在网络 测试中整合元素识别和视觉分析技术 
20.8.3. 利用ChatGPT自动检测网络应用程序变化和性能问题的策略
20.8.4. 评估利用人工智能提高网络测试效率的特定工具

20.9. 通过人工智能进行移动测试 

20.9.1. 为带有人工智能组件的移动应用程序制定测试策略 
20.9.2. 为移动平台整合特定的人工智能 测试工具 
20.9.3. 使用ChatGPT检测性能问题移动应用
20.9.4. 利用人工智能验证特定移动应用程序界面和功能的策略 

20.10. 人工智能的QA工具

20.10.1. 探索包含人工智能功能的QA工具和平台
20.10.2. 评估人工智能项目中高效测试管理和执行工具 
20.10.3. 使用ChatGPT进行测试用例生成和优化
20.10.4. 选择和有效采用人工智能质量保证工具的策略  

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