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人工智能天生具有不断完善自己的能力。通过“学习”，AI可以自我优化、不断提升自己的精准性和智能水平。随着大量数据的累积和处理，AI的能力也会不断提升，这将在未来带来广泛的社会影响和变革。人工智能之所以如此热门，是因为它提供了大量的机会和可能性，使得进一步的技术创新成为可能。人们对未来充满了期望和信心，在这个技术领域中，我们将会见证更多令人惊奇的发明创造。

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人工智能常见问题

人工智能需要编程能力吗？

人工智能需要学哪些知识？

人工智能问题人工智能专业就业方向有哪些？

人工智能的趋势

可解释AI、伦理安全、隐私保护等催生技术创新机遇。人工智能在发展过程中面临的技术伦理与社会伦理风险表明，人工智能安全、可信的发展之路任重道远，在解决AI风险的过程中催生出可解释AI、联邦学习等技术创新机遇。其中，联邦学习正成为新型的“技术基础设施”，有望成为下一代人工智能协同算法，隐私计算和协作网络的基础，使数据在合法合规、安全高效的基础上，实现数据价值流动。此外，通过“为机器立心”，逐步实现人机价值观对齐，即要求AI系统的目标要和人类的价值观与利益相对齐或保持一致也是AI伦理价值的重要发展方向。

深圳博为峰人工智能课程

课程内容

课程版块	课程内容
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。

核心优势，值得学员信赖

1
结合理论与实践相结合，理论与实战相结合
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采用实际案例，提升学员的解决问题能力
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提供一对一的辅导，确保学员学有所成
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强调实验实操，培养学员动手能力
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开设从入门到精通的多层次课程，满足不同学员的需求

人工智能的应用

1.农业和农村发展：人工智能可应用于农业领域，实现精准农业、农业机器人、智慧农村等，从而提高农业生产效率和质量水平。
2.能源和环保：人工智能可用于能源生产和环境保护领域，例如基于传感器的环境监测、能源优化和清洁能源的发展等。
3.政府和公共服务：人工智能可用于政府和公共服务领域，例如城市管理、公共安全、社会保障等，改善公共服务的质量和效率。
4.运动和健身：人工智能可用于运动和健身领域，例如智能运动监测、教练和训练方案、智能健身装置等，从而提高个人的健康和生活质量。

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