人工智能AIGC培训课程内容：机器学习与深度学习框架

以下是人工智能AIGC培训课程中关于机器学习与深度学习框架的核心内容整理，结合行业实践与课程设计特点： 一、机器学习基础模块 核心算法与数学基础 包括监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习等算法原理。 涉及统计学、线性代数、优化理论等数学工具，如梯度下降、凸优化等。 数据处理与特征工程 数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、标准化/归一化技术。 特征选择与构造方法（如PCA降维、文本向量化）。 模型调优与集成学习 超参数调优（网格搜索、贝叶斯优化）。 集成方法（Boosting、Bagging、Stacking）及模型压缩技术（剪枝、量化）。 二、深度学习框架与实践 主流框架与工具 TensorFlow/PyTorch：模型构建、训练流程及API使用。 Jupyter Notebook：代码编写、可视化与项目部署。 经典网络架构与应用 CNN：图像分类（如ResNet、MobileNet）、目标检测（YOLO）。 RNN/LSTM：自然语言处理（文本生成、机器翻译）。 GAN：图像生成、风格迁移等AIGC场景。 迁移学习与部署优化 预训练模型微调（如BERT、GPT）。 模型轻量化（ONNX部署、TensorRT加速）。 三、AIGC专项技能与行业应用 生成式AI技术 文本生成（ChatGPT、GPT-）、图像生成（Stable Diffusion）、语音合成。 工具整合平台（如Dify、DeepSeek）的使用与场景适配。 行业落地案例 办公自动化：智能文档处理、数据分析（PPT自动生成、报告模板优化）。 创意设计：海报生成、短视频剪辑（结合AI绘图与动作捕捉）。 垂直领域：医疗影像分析、金融风控模型。 四、课程特色与资源 教学模式 理论+实践结合，通过Kaggle竞赛、企业级项目（如交通检测系统）强化技能。 提供免费试听、补贴政策及就业推荐（如智联招聘合作）。 工具与平台 开源框架（TensorFlow、PyTorch）、云服务（AWS、Azure）及低代码平台。 补充资源：CSDN文库、CTO学院等提供代码库与实战案例。 五、学习路径建议 零基础入门：从Python编程、机器学习基础开始，逐步过渡到深度学习框架。 进阶方向：专攻计算机视觉（CNN优化）、自然语言处理（Transformer模型）或生成对抗网络（GAN创新）。 行业适配：结合AIGC工具（如MidJourney、Suno）提升内容创作效率。 如需具体课程链接或补贴申请方式，可参考中的官方渠道。