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时间

专题

教学内容

教学方式

1

8月2日

机器学习与数据挖掘

理论讲解：
1、机器学习的基本概念
2、使用Scikit-learn进行数据分析
3、线性回归
4、逻辑回归
5、朴素贝叶斯算法
6、SVM算法

实验内容：
1、线性回归
2、逻辑回归
3、朴素贝叶斯算法
4、SVM算法

综合案例：
1、综合案例1 - 基于线性回归的利用个人医疗费用进行保险预测
2、综合案例2 - 逻辑回归和支持向量机的学生排名预测

讲授+实验

2

8月3日

机器学习与数据挖掘

理论讲解：
1、C4.5算法
2、KNN算法
3、K-Means算法
4、PCA算法

实验内容：
1、C4.5算法
2、KNN算法
3、K-Means算法
4、PCA算法

综合案例：
1、综合案例1 - 基于KNN,决策树等多模型的电信客户流失分析与预测
2、综合案例2 - 基于Kmeans的交通事故理赔预测

讲授+实验

3

8月4日

神经网络与深度学习

理论讲解：
1、深度学习的基本概念
2、BP神经网络
3、卷积神经网络
4、循环神经网络
5、长短期记忆网络

实验内容：
1、BP神经网络
2、卷积神经网络CNN
3、循环神经网络RNN
4、长短期记忆网络LSTM

综合案例：
1、基于CNN的车辆识别与分类
2、基于TextRNN的新闻分类

讲授+实验

4

8月5日

数字图像处理与计算机视觉

理论讲解：
1、图像采集
2、图像预处理
3、图像处理概述
4、图像增强
5、图像恢复与重建
6、图像编码
7、图像分割
8计算机形态学

实验内容：
1、RGB 转灰度
2、直方图均衡化
3、几何变换之平移、镜像、转置
4、图像缩放、旋转
5、图像平滑和高斯平滑
6、图像锐化

综合案例：
使用OpenCV的车牌识别
使用OpenCV实现图像修复

讲授+实验

5

8月6日

文本挖掘与自然语言处理

理论讲解：
1、自然语言处理基础
2、TF-IDF算法
3、Viterbi算法
4、Xgboot算法
5、隐马尔可夫模型

实验内容：
1、基于类神经网络的图表分析
2 利用数据预处理构建常用字词典
3、基于判别树的词性标注
4、基于关键词提取法的作业查重系统

综合案例：
1、携程酒店评论数据分析
2、基于HMM的中文分词
3、汽车行业用户观点主题及情感识别

讲授+实验

6

8月7日

人工智能综合案例实战

上午：基于Python的人脸识别考勤系统的设计与实现

讲授+实验

下午：基于Python的新闻热点关注问题系统的设计与实现

讲授+实验