您将会学习：
- 如何运用人工智能（AI）和机器学习（ML）的方法和算法来解决实际的业务问题。
- 遵循规范的工作流程来开发完善的解决方案。
- 使用各种开源及现成的工具来开发、测试和部署AI解决方案。
- 确保AI模型保护用户的隐私和公众道德。
课程背景：
人工智能（AI）和机器学习（ML）已经成为企业未来成功的核心关键技术。这是一个令人振奋的新技术时代。对企业而言，现在的问题是如何尽快运用这些技术工具来为企业提供决策洞察力，以及为企业开发创新的产品和服务？
课程简介：
本课程将帮助您掌握如何运用人工智能（AI）和机器学习（ML）的各种方法和算法来解决实际的业务问题，遵循规范的工作流程来开发完善的解决方案，使用各种开源及现成的工具来开发、测试和部署这些解决方案，并确保它们保护用户的隐私。这是一个实践性的课程，课程的每个主题都包括了如何实施人工智能技术以解决业务问题动手实验。
课程目标：
- 运用特定的人工智能和机器学习应用来解决指定业务问题的通用方法。
- 收集并优化数据集，为训练和测试做好准备。
- 训练和调整机器学习模型。
- 确定最终的机器学习模型并将结果呈现给适当的受众。
- 建立线性回归模型。
- 建立分类模型。
- 建立聚类模型。
- 构建决策树和随机森林。
- 构建支持向量机 (SVM)。
- 构建人工神经网络（ANN）。
- 在人工智能和机器学习项目中保护数据隐私和道德规范
谁应当参加：
本课程适合那些准备从事人工智能和机器学习领域项目开发的技术人员。包括AI项目的软件开发工程师、需要运用机器学习技术的数据分析师等。
预备知识：
- 具备基础的人工智能知识和概念，包括但不限于：机器学习、监督学习、无监督学习、人工神经网络、计算机视觉和自然语言处理。
- 具备有使用数据库和高级编程语言（如Python、Java或C/C++）的经验。
课程大纲：
1、使用AI和ML解决业务问题
- 确定业务问题的AI和ML解决方案
- 制定机器学习问题
- 选择合适的工具
- 收集数据集
- 分析数据集以获得见解
- 使用可视化分析数据
- 准备数据
- 建立机器学习模型
- 训练模型
- 将结果转化为业务行动
- 将模型合并到长期业务解决方案中
- 使用线性代数建立回归模型
- 使用线性代数构建正则化回归模型
- 构建迭代线性回归模型
- 训练二元分类模型
- 训练多类分类模型
- 评估分类模型
- 调整分类模型
- 构建k-Means聚类模型
- 构建层次聚类模型
- 构建决策树模型
- 构建随机森林模型
- 建立用于分类的SVM模型
- 为回归建立SVM模型
- 构建多层感知器（MLP）
- 构建卷积神经网络（CNN）
- 保护数据隐私
- 促进道德实践
- 制定数据隐私和道德政策
课时：
5天。
