武漢東方瑞通為學(xué)員設(shè)置Python人工智能培訓(xùn)班，通過(guò)實(shí)際案例學(xué)習(xí)，掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型構(gòu)建與優(yōu)化等全過(guò)程，提升解決實(shí)際科研問(wèn)題的能力，使學(xué)員掌握Python在科研領(lǐng)域中的應(yīng)用。

 課程介紹

 人工智能是研究如何利用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人腦所從事的感知、推理、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃等人類(lèi)智能活動(dòng)，來(lái)解決需要用人類(lèi)智能才能解決的問(wèn)題，以延伸人們智能的科學(xué)。近年來(lái)，人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，人才需求激增，再加上人才培養(yǎng)體制不完善、培養(yǎng)周期長(zhǎng)等因素影響，導(dǎo)致該領(lǐng)域的人才供給嚴(yán)重不足。

 本課程主要介紹人工智能的相關(guān)概念，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和TensorFlow使用等。通過(guò)本課程，可以掌握人工智能的一個(gè)問(wèn)題和三大技術(shù)，即通用問(wèn)題求解和知識(shí)表示技術(shù)、搜索技術(shù)、推理技術(shù)。

 課程詳情

 本課程旨在通過(guò)全面、系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，使學(xué)員掌握Python在科研領(lǐng)域中的應(yīng)用，特別是如何利用人工智能技術(shù)推動(dòng)科研進(jìn)展。課程內(nèi)容涵蓋了從基礎(chǔ)的Python編程到高級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，逐步引導(dǎo)學(xué)員掌握科研數(shù)據(jù)分析、模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練、以及科研繪圖等關(guān)鍵技能。同時(shí)，課程特別強(qiáng)調(diào)人工智能在科研寫(xiě)作、和數(shù)據(jù)處理中的實(shí)際應(yīng)用，幫助學(xué)員高效完成科研任務(wù)。課程通過(guò)詳細(xì)的理論講解和豐富的課堂動(dòng)手練習(xí)，讓學(xué)員深入理解和掌握各類(lèi)人工智能算法的原理與應(yīng)用方法。

 課程內(nèi)容包括Numpy和Matplotlib等科學(xué)計(jì)算和繪圖工具的學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用與優(yōu)化，以及深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)中的實(shí)際應(yīng)用。特別設(shè)置的案例分析環(huán)節(jié)，通過(guò)介紹各種跟科研相關(guān)的實(shí)際項(xiàng)目，幫助學(xué)員將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用到具體的科研項(xiàng)目中。此外，課程還介紹了最新的人工智能技術(shù)，如YOLOv10目標(biāo)檢測(cè)與分割算法和大語(yǔ)言模型ChatGPT在科研中的應(yīng)用，全面提升學(xué)員的科研能力和創(chuàng)新水平。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員不僅能夠獨(dú)立完成SCI論文中的各類(lèi)數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建任務(wù)，還能夠在科研過(guò)程中有效應(yīng)用人工智能技術(shù)，提高科研效率和成果質(zhì)量。

 課程收獲

 1.掌握Python編程基礎(chǔ)：通過(guò)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，掌握Python的基本語(yǔ)法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、控制流、函數(shù)和模塊等編程技能，為后續(xù)的人工智能應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；

 2.熟悉科研數(shù)據(jù)分析工具：學(xué)會(huì)使用Numpy進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，掌握Matplotlib的繪圖技巧，能夠?qū)蒲袛?shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析和可視化，為科研項(xiàng)目提供數(shù)據(jù)支持；

 3.了解人工智能算法：深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的核心概念和常用算法，如線性回歸、KNN、SVM、CNN、LSTM等，并能在科研項(xiàng)目中應(yīng)用這些算法進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)分析；

 4.應(yīng)用人工智能解決科研問(wèn)題：通過(guò)實(shí)際案例學(xué)習(xí)，掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型構(gòu)建與優(yōu)化等全過(guò)程，提升解決實(shí)際科研問(wèn)題的能力；

 5.掌握最新人工智能技術(shù)：學(xué)習(xí)并應(yīng)用YOLOv10等最新目標(biāo)檢測(cè)與分割算法，提高科研工作的效率和成果質(zhì)量；

 6.SCI論文寫(xiě)作與優(yōu)化技能：通過(guò)詳細(xì)解讀經(jīng)典SCI論文，掌握科學(xué)研究的規(guī)范和寫(xiě)作技巧，學(xué)會(huì)如何利用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練和結(jié)果展示，提升科研論文的寫(xiě)作水平和發(fā)表成功率。