机器学习+Python，AI培训核心课程

以下是基于AI培训行业标准整理的机器学习与Python核心课程体系，结合多机构课程大纲（189121122. 数据工程能力

数据清洗与特征工程（缺失值处理、特征缩放） 数据爬虫技术（Requests、BeautifulSoup）4 - 数据库交互：SQL与NoSQL（MySQL、MongoDB）7— 二、机器学习理论与实战 经典算法精讲

监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM 无监督学习：K-means聚类、PCA降维、关联规则16 - 模型评估：交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵 Scikit-learn实战

全流程实现：从数据预处理到模型部署 超参数调优（GridSearchCV）8— 三、深度学习与AI专项 神经网络核心技术

基础架构：全连接层、反向传播 主流框架：TensorFlow/Keras、PyTorch搭建CNN/RNN39 - 进阶模型：GAN（生成对抗网络）、Transformer 领域应用课程

计算机视觉：目标检测（YOLO）、图像分割（OpenCV）12 - 自然语言处理：文本分类、情感分析（NLTK/spaCy）、BERT/GPT应用11— 四、工程化与行业实践 MLOps与部署 模型容器化（Docker） 云平台部署：AWS SageMaker、GCP AI Platform22. 企业级项目实战 金融风控模型、医疗影像分析、推荐系统开发 团队协作工具：Git、Jenkins17— ⚠️ 学习建议 数学基础要求：线性代数（矩阵运算）、概率论（贝叶斯定理）、微积分（梯度计算）是核心前置知识9 工具链选择：初学者建议从Scikit-learn入门，进阶转向PyTorch/TensorFlow3 实战优先：7。%课程需含企业级项目（如Kaggle竞赛复现、工业缺陷检测）6 注：以上课程体系综合自达内教育9腾讯课堂3机构大纲，完整课程列表可查看各平台详情页。