课程目录
├──01-核心能力提升班商业智能方向第四期
| ├──1.1 商业智能与推荐系统
| ├──10.1 PageRank、图论与推荐系统
| ├──11.1 Graph Embedding
| ├──12.1 Graph Convolution Networks
| ├──13.1 机器学习与启发式算法
| ├──14.1 路径规划Project Lesson-14
| ├──2.1 挖掘数据中的关联规则
| ├──3.1 常用机器学习模型
| ├──4.1 ALS算法与推荐系统
| ├──5.1 因子分解机, libFM与基于邻域的协同过滤
| ├──6.1 预测全家桶与机器学习神器
| ├──7.1 神经网络基础与移动推荐系统
| ├──8.1 时间序列分析
| └──9.1 循环神经网络与预测
├──02-导师制名企实训班商业智能方向第四期
| ├──1.1 数据采集与实战
| ├──10.1 智能供应链
| ├──11.1 智能供应链(二)
| ├──12.1 主题模型与文本表征
| ├──13.1 常见规划问题2
| ├──14.1 Learning to Rank与AIrbnb个性化推荐
| ├──15.1 逻辑回归与采购决策
| ├──16.1 Prediction is all you Need
| ├──17.1 时间序列分析
| ├──18.1 时间序列实战
| ├──19.1 资金流入流出预测
| ├──2.1 数据可视化及实战
| ├──20.1 个性化推荐与金融数据分析
| ├──21.1 淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测
| ├──22.1 强化学习与推荐系统
| ├──23.1 AlphaGo Zero实战
| ├──3.1 推荐系统严眼中的你-用户画像
| ├──4.1 SVD矩阵分解与基于内容的推荐
| ├──5.1 CTR预估算法与基于流行度的推荐
| ├──6.1 近似最近邻查找与YouTube推荐系统
| ├──7.1 深度卷积网络与实战
| ├──8.1 时间序列实战与分布式推荐系统
| └──9.1 模型融合与智能预测
├──05-数据分析与python程序设计基础
| ├──1.1 python 数据智能编程基础
| ├──2.1 python 格式化数据处理 – Pandas
| ├──3.1 数据可视化
| ├──4.1 网络信息分析
| ├──5.1 文本信息自动化处理
| ├──6.1 python 办公自动化
| ├──7.1 服务器、数据库与分布式系统
| ├──1.1 python数据智能编程基础.mp4 338.46M
| ├──2.1 python格式化数据处理-Pandas.mp4 367.38M
| ├──3.1 数据可视化.mp4 416.35M
| ├──4.1 网络信息分析.mp4 453.19M
| ├──5.1 文本信息自动化处理.mp4 462.10M
| ├──6python办公自动化.mp4 493.62M
| └──7python办公自动化.mp4 569.04M
├──06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
| ├──1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
| ├──1.2 第一周作业讲解
| ├──2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
| ├──3.1 深度卷积网络与计算机图像
| ├──3.2 深度卷积网络与计算机图像2
| ├──4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
| ├──5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制
| ├──6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
| ├──7.1 加课：seq2seq的代码及作业的讲解
| ├──Git与版本控制、代码风格.mp4 391.63M
| ├──Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4 416.28M
| ├──贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4 552.22M
| ├──第一周作业讲解.mp4 342.70M
| ├──加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4 505.84M
| ├──深度卷积网络与计算机图像.mp4 320.09M
| ├──深度卷积网络与计算机图像2.mp4 424.85M
| ├──神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4 380.20M
| ├──搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4 514.82M
| └──循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4 560.99M
├──07-0基础 python 入门
| ├──1.1 python 基础入门
| ├──2.1 python 编程入门
| ├──3.1 常用模块-numpy
| ├──4.1 常用模块-pandas
| ├──5.1 数据可视化
| ├──6.1 python 办公自动化
| ├──python-1-python基础入门.mp4 390.37M
| ├──python-2-python编程入门.mp4 577.79M
| ├──python-3-常用模块-numpy.mp4 670.98M
| ├──python-4-常用模块-pandas.mp4 405.88M
| ├──python-5-数据可视化.mp4 374.88M
| └──python-6-python办公自动化.mp4 493.62M
├──08-深度学习框架选修课
| ├──1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
| ├──2.1 搭建模型和进阶操作
| ├──3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
| ├──4.1 pytorch基础知识
| ├──5.1 pytorch神经网络搭建
| ├──pytorch基础知识.mp4 356.77M
| ├──pytorch神经网络搭建.mp4 420.56M
| ├──tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4 415.90M
| ├──tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4 560.89M
| └──搭建模型和进阶操作.mp4 533.56M
├──09-人工智能基础能力提升课
| └──09-人工智能基础能力提升课
├──10-公开课
| └──公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？-20210127.mp4 556.05M
└──试看
| └──1-商业智能与推荐系统.mp4 658.42M
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摘要：本文以“人工智能核心能力培养计划”为核心，从课程设置、师资力量、实践平台和评价体系四个方面进行详细阐述，旨在为我国人工智能人才培养提供有益的参考和借鉴。
1、课程设置
人工智能核心能力培养计划在课程设置上，注重理论与实践相结合。首先，课程体系涵盖了人工智能的基础知识，如数学、统计学、计算机科学等，为学生打下坚实的理论基础。其次，课程设置注重培养学生的实际操作能力，通过项目式教学、实验课程等方式，让学生在实践中掌握人工智能技术。此外，课程还引入了前沿技术课程，如深度学习、自然语言处理等，以满足学生对于最新技术的需求。
课程设置还充分考虑了学生的个性化需求，设置了选修课程，让学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择学习方向。同时，课程设置注重培养学生的创新能力和团队协作能力，通过课程设计、竞赛等形式，激发学生的创新潜能。
此外，课程设置还注重与企业的合作，引入企业实际案例，让学生了解人工智能在各个领域的应用，提高学生的就业竞争力。
2、师资力量
人工智能核心能力培养计划拥有一支高水平的师资队伍。教师团队由具有丰富教学经验和实践经验的专业人士组成，他们不仅在学术研究上具有较高造诣，而且在企业实践中积累了丰富的经验。
师资队伍中，既有国内知名高校的教授，也有来自国内外知名企业的技术专家。他们通过课堂教学、实验指导、项目实践等方式，为学生提供全方位的指导和支持。
此外，师资队伍还注重教师的专业发展，鼓励教师参加国内外学术会议、培训等活动，不断提升自身的专业素养和教学能力。
3、实践平台
人工智能核心能力培养计划为学生提供了丰富的实践平台。学校与企业合作，建立了多个实验室和研究中心，为学生提供了先进的实验设备和实验环境。
在实践平台中，学生可以参与科研项目、企业项目等，将所学知识应用于实际问题的解决。此外，学校还定期举办各类竞赛和活动，为学生提供展示自己才华的舞台。
实践平台还注重培养学生的创新创业能力，鼓励学生参与创业项目，为学生提供创业指导和支持。
4、评价体系
人工智能核心能力培养计划建立了科学合理的评价体系。评价体系不仅关注学生的学术成绩，还注重学生的实践能力、创新能力、团队协作能力等方面的综合评价。
评价方式包括课堂表现、实验报告、项目成果、竞赛成绩等。通过多元化的评价方式，全面了解学生的综合素质。
评价体系还注重学生的个性化发展，鼓励学生发挥自身特长，实现全面发展。
总结：
人工智能核心能力培养计划通过科学合理的课程设置、高水平的师资力量、丰富的实践平台和科学合理的评价体系，为我国人工智能人才培养提供了有力保障。在未来的发展中，该计划将继续优化课程体系，提升师资力量，拓展实践平台，完善评价体系，为我国人工智能事业的发展贡献力量。
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