AI培训班课程大纲解析：机器学习+深度学习核心模块

一、数学基础与理论框架 核心数学工具 线性代数（矩阵运算、特征值分解） 概率论与统计（贝叶斯定理、假设检验） 优化理论（梯度下降、凸优化） 信息论（熵、KL散度） 机器学习理论 假设空间与泛化能力 VC维与过拟合/欠拟合分析 二、机器学习核心算法 监督学习 线性模型（线性回归、逻辑回归） 树模型（决策树、随机森林、XGBoost） 核方法（SVM、高斯过程） 无监督学习 聚类（K-means、层次聚类） 降维（PCA、t-SNE） 概率图模型（隐马尔可夫模型、贝叶斯网络） 集成学习与进阶 Boosting/Bagging框架 半监督学习与主动学习 三、深度学习框架与模型架构 基础模型与原理 CNN（卷积、池化、ResNet） RNN/LSTM（序列建模、注意力机制） Transformer（自注意力、位置编码） 框架与工具 TensorFlow/PyTorch编程实践 模型部署与优化（ONNX、TensorRT） 四、强化学习与前沿技术 基础算法 动态规划（值迭代、策略迭代） 蒙特卡罗方法与时序差分（Q-learning、SARSA） 深度强化学习 DQN、PPO、DDPG 多智能体强化学习 五、实战项目与行业应用 工业级案例 金融风控（信用评分、反欺诈） 医疗影像分析（肿瘤检测、病灶分割） 自然语言处理（文本生成、情感分析） 工具链与部署 MLOps流程（数据预处理、模型监控） 模型轻量化与边缘计算 课程特色与资源 教学模式：理论+代码实践（如工业数据集训练、Kaggle竞赛复现） 配套资源：G教学视频、课时PPT、项目代码库 认证体系：深度学习工程师证书（工信部/人社部认证） 更多课程细节可参考来源：