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人工智能Numpy

人工智能的应用背景介绍、Python科学计算集成开发环境Anaconda安装和配置。

Jupyter notebook介绍和常用功能练习（后续内容主要基于Jupyter notebook操练）Numpy介绍、numpy创建数组对象和基本使用、numpy常用属性和函数的使用（切片、矩阵、统计函数、数组运算、矩阵运算等）。

Pandas介绍、Series和DataFrame数据类型及关联的常用函数、操作；Matplotlib介绍，Pandas+Numpy+Matplotlib结合使用案例；马赛克图片、合成音频介绍、成音频案例。

操作音频文件mp3、操作视频文件。

人工智能OpenCV

opencv介绍、python-opencv安装opencv并配置、opencv自带程序环境测试。opencv常用类和方法、锐化滤波操作、图像混合操作。

n维数据之间的数学关系、协方差矩阵概念。特征值与特征向量概念、PCA原理介绍、PCA对图像求特征值和特征向量。

人脸检测流程、图片中识别人脸、视频中识别人脸。

人脸识别算法介绍、几何图形分离器训练并识别、源码的获取与配置编译。

dlib介绍、dlib环境配置、dlib人脸检测及特征点绘制；dlib进行人脸的精确识别、dlib非特定目标识别场景。

人工智能机器学习

Scikit-Learn（sklearn）介绍，算法模型框架介绍、sklearn框架结构、KNN算法入门、KNN鸢尾花分类。KNN算法调参数、KNN手写数字识别详解。KNN参数cross_val_score、KNN癌症诊断、KNN模型评价指标。KNN数据归一化、sklearn中数据拆分、str类型的数据转变与训练预测。数据量化操作、决策树的熵原理、决策树的使用、决策树参数调整深度。决策树属性列分时计算、决策树gini系数、随机森林原理、随机森林和决策树比较。极限森林、梯度提升树的使用、梯度提升树原理、梯度提升和梯度下降。各类算法回顾、梯度提升树二分类原理、梯度提升树的应用场景。 adaboost原理介绍、adaboost案例举例。线性回归原理介绍、线性回归预测商城某日销量。