課程簡介
1)理解AI基礎(chǔ)與發(fā)展趨勢：使人員全面了解人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)及未來趨勢。
2)掌握AI數(shù)據(jù)處理技術(shù)：培養(yǎng)人員在數(shù)據(jù)處理方面的能力，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。
3)應(yīng)用AI于數(shù)據(jù)處理：通過案例應(yīng)用，讓人員掌握如何將AI技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理中，提升工作效率和準(zhǔn)確性。
目標(biāo)收益
培訓(xùn)對象
1)IT專業(yè)人士：專注于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的工程師，旨在提升其在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的AI應(yīng)用能力。
2)數(shù)據(jù)分析師與科學(xué)家：希望利用AI技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)分析流程，提高工作效率和準(zhǔn)確性的人士。
3)管理層和技術(shù)決策者：需要理解AI及其對業(yè)務(wù)影響的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，以指導(dǎo)戰(zhàn)略規(guī)劃和技術(shù)投資。
4)學(xué)生與研究人員：正在學(xué)習(xí)或研究計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)學(xué)科，渴望了解AI最新發(fā)展的學(xué)術(shù)群體。
5)創(chuàng)業(yè)者：計劃開發(fā)基于AI的數(shù)據(jù)處理解決方案，尋找創(chuàng)新機會的創(chuàng)業(yè)人士。
課程大綱
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第01部分（第一天上午） AI基礎(chǔ)理論、發(fā)展趨勢和熱點技術(shù) |
1.什么是人工智能 2.人工智能的內(nèi)涵和外延 3.人工智能的發(fā)展演進(jìn) 4.人工智能的關(guān)鍵技術(shù) 5.人工智能的典型應(yīng)用 6.人工智能的發(fā)展趨勢 7.AI數(shù)據(jù)處理新模式 |
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第02部分（第一天下午） 數(shù)據(jù)分析流程、方法、工具和案例實戰(zhàn) |
1.數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識 2.數(shù)據(jù)分析基本工作流程 3.常用統(tǒng)計分析方法 4.數(shù)據(jù)分析主流工具平臺 5.Excel數(shù)據(jù)分析操作實戰(zhàn)【案例】 6.Power BI數(shù)據(jù)可視化入門【實戰(zhàn)】 7.案例：商品銷售數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) |
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第03部分（第二天上午） 數(shù)據(jù)挖掘流程、算法、工具和案例實戰(zhàn) |
1.數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識 2.數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)工作流程 3.數(shù)據(jù)挖掘常用算法模型 4.數(shù)據(jù)挖掘主流工具平臺 5.Weka數(shù)據(jù)挖掘入門【實戰(zhàn)】 6.案例1：Kaggle競賽之泰塔尼克幸存預(yù)測 7.案例2：Kaggle競賽之房價預(yù)測 |
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第04部分（第二天下午） AI數(shù)據(jù)處理的典型應(yīng)用場景 |
1.AI數(shù)據(jù)處理的典型應(yīng)用場景 1.1AI在工業(yè)制造業(yè)應(yīng)用場景 1.2AI在零售業(yè)的應(yīng)用場景 1.3AI在金融業(yè)的應(yīng)用場景 1.4AI在醫(yī)療健康的應(yīng)用場景 1.5AI在娛樂行業(yè)的應(yīng)用場景 1.6AI在數(shù)字政務(wù)的應(yīng)用場景 2.AI數(shù)據(jù)處理的行業(yè)應(yīng)用實踐 2.1數(shù)據(jù)監(jiān)測和預(yù)警 2.2文本理解和文本生成 2.3圖像識別和圖像生成 2.4語音識別和語音合成 2.5視頻分析和視頻生成 2.6數(shù)字人和聲音克隆 3. AI+大模型賦能高效智能辦公 3.1 工作周報智能撰寫【案例】 3.2 年終總結(jié)PPT設(shè)計【案例】 3.3 AI智能生成創(chuàng)意圖片【案例】 3.4 AI智能數(shù)據(jù)分析【案例】 |
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第01部分（第一天上午） AI基礎(chǔ)理論、發(fā)展趨勢和熱點技術(shù) 1.什么是人工智能 2.人工智能的內(nèi)涵和外延 3.人工智能的發(fā)展演進(jìn) 4.人工智能的關(guān)鍵技術(shù) 5.人工智能的典型應(yīng)用 6.人工智能的發(fā)展趨勢 7.AI數(shù)據(jù)處理新模式 |
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第02部分（第一天下午） 數(shù)據(jù)分析流程、方法、工具和案例實戰(zhàn) 1.數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識 2.數(shù)據(jù)分析基本工作流程 3.常用統(tǒng)計分析方法 4.數(shù)據(jù)分析主流工具平臺 5.Excel數(shù)據(jù)分析操作實戰(zhàn)【案例】 6.Power BI數(shù)據(jù)可視化入門【實戰(zhàn)】 7.案例：商品銷售數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) |
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第03部分（第二天上午） 數(shù)據(jù)挖掘流程、算法、工具和案例實戰(zhàn) 1.數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識 2.數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)工作流程 3.數(shù)據(jù)挖掘常用算法模型 4.數(shù)據(jù)挖掘主流工具平臺 5.Weka數(shù)據(jù)挖掘入門【實戰(zhàn)】 6.案例1：Kaggle競賽之泰塔尼克幸存預(yù)測 7.案例2：Kaggle競賽之房價預(yù)測 |
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第04部分（第二天下午） AI數(shù)據(jù)處理的典型應(yīng)用場景 1.AI數(shù)據(jù)處理的典型應(yīng)用場景 1.1AI在工業(yè)制造業(yè)應(yīng)用場景 1.2AI在零售業(yè)的應(yīng)用場景 1.3AI在金融業(yè)的應(yīng)用場景 1.4AI在醫(yī)療健康的應(yīng)用場景 1.5AI在娛樂行業(yè)的應(yīng)用場景 1.6AI在數(shù)字政務(wù)的應(yīng)用場景 2.AI數(shù)據(jù)處理的行業(yè)應(yīng)用實踐 2.1數(shù)據(jù)監(jiān)測和預(yù)警 2.2文本理解和文本生成 2.3圖像識別和圖像生成 2.4語音識別和語音合成 2.5視頻分析和視頻生成 2.6數(shù)字人和聲音克隆 3. AI+大模型賦能高效智能辦公 3.1 工作周報智能撰寫【案例】 3.2 年終總結(jié)PPT設(shè)計【案例】 3.3 AI智能生成創(chuàng)意圖片【案例】 3.4 AI智能數(shù)據(jù)分析【案例】 |
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