体系-AI人工智能算法工程师2024

一、课程概述

《体系-AI人工智能算法工程师视频教程》是一套系统化、全流程的 AI 算法工程师培养课程，旨在帮助学员从零基础或有一定编程基础的水平，逐步成长为能够独立开发、部署和优化人工智能算法的工程师。
课程内容涵盖 数学基础 → 编程能力 → 机器学习 → 深度学习 → 算法工程化 → 项目实战 → 面试求职 的全链路学习路径，既注重理论原理，也强调落地实战能力。

本课程由具有多年算法研发和企业项目经验的讲师团队授课，结合真实业务场景，帮助学员掌握从数据预处理到模型部署的完整技能体系，顺利进入 AI 行业。

二、学习目标

通过本课程学习，你将能够：

1. 夯实数学与编程基础
   熟练掌握 AI 算法涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学知识，以及 Python 在算法研发中的高效编程技巧。
2. 理解与实现核心 AI 算法
   深入理解机器学习与深度学习的主流模型原理，并能从零开始独立编写与优化代码实现。
3. 掌握工程化与部署能力
   具备将模型从研发环境迁移到生产环境的能力，熟悉常用 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch）以及部署工具（如 ONNX、TensorRT、Docker）。
4. 积累行业级项目经验
   通过多个真实业务项目，提升解决复杂 AI 问题的实战能力。
5. 应对企业面试与技术挑战
   熟悉算法工程师岗位常见的技术面试题型及解题思路，形成完整的知识体系和问题解决框架。

三、课程体系结构

模块 1：数学与编程基础

• 高等数学在 AI 中的应用（导数、梯度、极值）
• 线性代数（矩阵运算、特征值分解、SVD）
• 概率论与数理统计（概率分布、贝叶斯公式、假设检验）
• Python 基础与进阶（数据结构、函数式编程、模块化开发）
• 科学计算与数据处理库（NumPy、Pandas、Matplotlib）

模块 2：机器学习核心算法

• 监督学习与非监督学习
• 回归算法（线性回归、岭回归、Lasso）
• 分类算法（逻辑回归、决策树、随机森林、SVM）
• 聚类算法（K-Means、层次聚类、DBSCAN）
• 特征工程与数据预处理
• 模型评估与优化（交叉验证、超参数调优、Grid Search）

模块 3：深度学习与神经网络

• 神经网络基础（感知机、激活函数、反向传播）
• 卷积神经网络（CNN）与图像处理
• 循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）与序列建模
• Transformer 与注意力机制
• 生成模型（GAN、VAE）
• 自然语言处理（BERT、GPT 等预训练模型）

模块 4：工程化与部署

• 深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）进阶
• 模型压缩与加速（剪枝、量化、蒸馏）
• 模型导出与部署（ONNX、TensorRT、TorchScript）
• 云端部署与 API 接口封装
• MLOps 与自动化训练

模块 5：项目实战

• 图像分类与目标检测（ResNet、YOLO、Faster R-CNN）
• 文本情感分析与聊天机器人
• 语音识别与合成（ASR、TTS）
• 推荐系统（协同过滤、深度推荐）
• 金融风控算法（欺诈检测）
• 智能医疗影像分析

模块 6：面试与求职

• 数据结构与算法刷题（LeetCode 高频题）
• 机器学习与深度学习面试真题解析
• 项目亮点提炼与简历优化
• 企业笔试/面试模拟
• 行业发展趋势与职业规划

四、适合人群

• 想转型进入 AI 领域的 程序员或数据分析师
• 计算机、数学、统计学 等专业的在校学生
• 希望从零到一掌握 AI 技术的 自学者
• 想提升算法研发能力的 科研人员
• 目标岗位为 AI算法工程师、机器学习工程师、深度学习工程师 的求职者

五、学习成果

完成本课程后，你将：

1. 独立实现从数据预处理到模型部署的完整 AI 项目。
2. 熟练掌握主流机器学习与深度学习算法及其优化技巧。
3. 掌握工程化工具链，提高模型上线效率。
4. 具备应对企业级算法工程师面试的能力。
5. 累积多个可写进简历的真实项目经验。

六、教学特色

• 体系化设计：从基础到进阶，覆盖 AI 算法全流程。
• 案例驱动：每个知识点配套实战项目，边学边用。
• 代码完全开源：方便学习与复现。
• 答疑与辅导：提供学习交流群，解决学习过程中的技术问题。
• 持续更新：跟随行业前沿技术迭代课程内容。

七、结语

《体系-AI人工智能算法工程师视频教程》不仅是一本“技术说明书”，更是一套完整的职业能力培养方案。无论你是刚入门的 AI 爱好者，还是希望进阶的开发者，这套课程都能帮助你建立扎实的理论基础、丰富的实战经验和面向就业的综合能力，最终成为一名真正能够解决实际业务问题的 AI 算法工程师。

课程截图：

课程目录：

| ├──【第1周】 快速搞清楚人工智能
| | └──1-1 人工智能发展前景与就业方向
| | | ├──1-1-1 第1章 课程全面解析
| | | ├──1-1-2 第2章 人工智能到底是什么？
| | | ├──1-1-3 第3章 人工智能发展背后的历史
| | | └──1-1-4 第4章 解锁人工智能各大行业典型应用&就业方向
| ├──【第2周】 AI编程基石：Python入门与进阶
| | ├──2-1 Python起步：入门与环境搭建
| | | ├──2-1-1 第1章 周课程整体介绍和安排
| | | ├──2-1-2 第2章 Anacond软件：安装、管理python相关包
| | | ├──2-1-3 第3章 Jupyter Notbook&Pycharm：Py开发
| | | └──2-1-4 第4章 环境配置的优化方案
| | ├──2-2 Python基础与程序流程控制
| | | ├──2-2-1 第1章 基础语法与输入出
| | | ├──2-2-2 第2章 顺序结构语句
| | | ├──2-2-3 第3章 选择结构语句
| | | └──2-2-4 第4章 循环结构语句
| | ├──2-3 Python列表、元组、字典和集合
| | | └──2-3-1 第1章 Python序列与应用
| | ├──2-4 Python函数、模块，文件与文件夹操作
| | | ├──2-4-1 第1章 Python函数
| | | ├──2-4-2 第2章 python模块
| | | └──2-4-3 第3章 Python文件与文件操作
| | └──2-5 Python面向对象编程
| | | ├──2-5-1 第1章 面向对象的概念
| | | ├──2-5-2 第2章 面向对象的特征
| | | └──2-5-3 第3章 综合案例
| └──【第3周】 AI编程基石：Python高级编程
| | ├──3-1 Python的文件、表格、绘图、视频处理
| | | ├──3-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排
| | | ├──3-1-2 第2章 文本文件操作
| | | ├──3-1-3 第3章 pandas 表格数据处理
| | | ├──3-1-4 第4章 Matplotlib 常用画图处理
| | | ├──3-1-5 第5章 OpenCV 影像数据处理
| | | └──3-1-6 第6章 pickle文件处理：数据序列化处理
| | └──3-2 PyQt构建用户界面应用程序
| | | ├──3-2-1 第1章 PyQt安装与构建用户界面
| | | └──3-2-2 第2章 优化PyQt构建用户界面应用程序
| ├──【第4周】 人工智能底层基石-三大必备AI 数学基础
| | ├──4-1 线性代数：人工智能数据基础
| | | ├──4-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排
| | | └──4-1-2 第2章 线性代数
| | ├──4-2 微积分： 数学背后的AI力量
| | | ├──4-2-1 第1章 概念回顾：导数、微分、积分
| | | ├──4-2-2 第2章 链式求导
| | | └──4-2-3 第3章 反向传播算法
| | └──4-3 概率论： 数据科学与AI的关键
| | | └──4-3-1 第1章 概率论核心概念与案例
| ├──【第5周】 机器学习 – 解锁人工智能的核心
| | ├──5-1 机器学习理论&常见任务
| | | ├──5-1-1 第1章 周介绍和课程安排
| | | ├──5-1-2 第2章 机器学习基础
| | | ├──5-1-3 第3章 机器学习特征
| | | └──5-1-4 第4章 机器学习常见任务
| | ├──5-2 评估目标与优化目标
| | | ├──5-2-1 第1章 机器学习评估指标
| | | └──5-2-2 第2章 机器学习优化目标
| | └──5-3 机器学习模型实践
| | | └──5-3-1 第1章 逻辑回归模型原理与实战
| ├──【第6周】 神经网络 – 处理和学习复杂的数据
| | ├──6-1 单层神经网络原理与实践
| | | ├──6-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排
| | | ├──6-1-2 第2章 生物神经网络原理
| | | └──6-1-3 第3章 感知器与梯度反向传播
| | ├──6-2 多层神经网络原理与实践
| | | ├──6-2-1 第1章 多层感知器与反向传播算法
| | | └──6-2-2 第2章 多层神经网络案例实践
| | └──6-3 序列神经网络
| | | ├──6-3-1 第1章 序列预测问题与RNN模型
| | | └──6-3-2 第2章 长短时记忆网络与门控循环单元
| ├──【第7周】 卷积神经网络（CNN）-处理具有网格结构数据的任务
| | ├──7-1 卷积神经网络基础
| | | ├──7-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排
| | | ├──7-1-2 第2章 卷积神经网络基础
| | | └──7-1-3 第3章 卷积与全连接的比较
| | └──7-2 典型卷积神经网络模型
| | | ├──7-2-1 第1章 卷积与池化反向传播
| | | └──7-2-2 第2章 典型卷积神经网络模型
| ├──【第8周】 深度学习优化-使用深层神经网络来解决复杂的任务
| | ├──8-1 参数初始化+激活函数
| | | ├──8-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排
| | | ├──8-1-2 第2章 深度学习优化：标准化
| | | └──8-1-3 第3章 深度学习优化：泛化与正则化
| | ├──8-2 标准化方法+正则化
| | | ├──8-2-1 第1章 标准化方法
| | | └──8-2-2 第2章 正则化
| | └──8-3 学习率与最优化方法
| | | └──8-3-1 第1章 学习率与最优化方法
| └──【第9周】 数据获取、整理与应用 – 构建数据之源，驱动智能决策
| | ├──9-1 数据获取与整理：构建可靠数据
| | | ├──9-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排
| | | ├──9-1-2 第2章 数据获取：图像和视频数据爬取
| | | ├──9-1-3 第3章 数据整理：对数据进行整理、清洗和去噪
| | | └──9-1-4 第4章 数据标注：工具与使用
| | └──9-2 数据增强方法与实践
| | | ├──9-2-1 第1章 数据增强
| | | └──9-2-2 第2章 数据增强库imgaug实践
| ├──【第10周】 PyTorch数据处理与网络模型构建
| | ├──10-1 PyTorch入门与应用
| | | ├──10-1-1 第1章 周课程整体介绍与安排
| | | ├──10-1-2 第2章 安装PyTorch
| | | └──10-1-3 第3章 Tensor的操作
| | ├──10-2 数据集加载与应用
| | | ├──10-2-1 第1章 Dataset与Dataloader
| | | └──10-2-2 第2章 数据增强与转换
| | └──10-3 网络模型搭建实战
| | | └──10-3-1 第1章 网络模型搭建实战
| ├──【第11周】 深入PyTorch模型的训练与可视化
| | ├──11-1 PyThorch训练基础与数据可视化
| | | └──11-1-1 第1章 模型训练与可视化
| | ├──11-2 PyThorch训练进阶与性能优化
| | | ├──11-2-1 第1章 PyTorch 训练进阶
| | | └──11-2-2 第2章 模型性能提升方法
| | └──11-3 PyThorch软件封装
| | | └──11-3-1 第1章 PyThorch软件封装
| ├──【第12周】 CNN图像处理模型
| | ├──12-1 简单链式模型理论与实战
| | | └──12-1-1 第1章 简单链式模型理论与实战
| | ├──12-2 多分支模型理论与实战
| | | └──12-2-1 第1章 多分支模型理论与实战
| | └──12-3 残差模型理论与实战
| | | └──12-3-1 第1章 残差模型理论与实战
| ├──【第13周】 移动端AI高效率分组模型
| | ├──13-1 mobilenet模型理论与实战
| | | ├──13-1-1 第1章 卷积拆分分组与Xception
| | | ├──13-1-2 第2章 MobileNet 模型
| | | └──13-1-3 第3章 从零搭建MobileNet模型
| | └──13-2 shufflenet模型理论与实战
| | | ├──13-2-1 第1章 ShuffleNet模型
| | | └──13-2-2 第2章 从零搭建ShuffleNet模型
| ├──【第14周】 卷积注意力模型
| | ├──14-1 特征通道注意力
| | | ├──14-1-1 第1章 注意力模型基础
| | | ├──14-1-2 第2章 特征注意力模型
| | | └──14-1-3 第3章 从零搭建SENet
| | ├──14-2 空间注意力
| | | └──14-2-1 第1章 空间注意力
| | └──14-3 混合注意力模型
| | | └──14-3-1 第1章 混合注意力模型
| └──【第15周】 Transformer模型
| | └──15-1 Transformer 原理与实现
| | | ├──15-1-1 第1章 自注意力机制
| | | ├──15-1-2 第2章 Transformer模型
| | | └──15-1-3 第3章 从零搭建Transformer
| ├──【第16周】 Vision Transformer 模型
| | ├──16-1 Vision Transformer模型
| | | ├──16-1-1 第1章 基础 ViT模型
| | | └──16-1-2 第2章 从零搭建Vision Transformer
| | └──16-2 轻量级VisionTransformer
| | | ├──16-2-1 第1章 轻量级ViT模型
| | | └──16-2-2 第2章 从零搭建Mobile ViT模型
| ├──【第17周】【视觉领域】图像分类技术与项目实战
| | ├──17-1 图像分类基础与实践：安防监控人脸表情识别
| | | ├──17-1-1 第1章 图像分类基础与模型
| | | └──17-1-2 第2章 人脸表情识别实战
| | └──17-2 多标签分类与实战：生活用品多标签分类
| | | ├──17-2-1 第1章 多标签图像分类模型
| | | └──17-2-2 第2章 实战：生活用品多标签分类
| ├──【第18周】 【工业领域】目标检测技术与项目实战
| | ├──18-1 目标检测基础与YOLO系列模型原理
| | | ├──18-1-1 第1章 目标检测基础
| | | └──18-1-2 第2章 YOLO系列模型原理
| | └──18-2 实践：YOLO v5车牌检测实战
| | | └──18-2-1 第1章 YOLO v5车牌检测实战
| ├──【第19周】 【医疗与直播领域】图像分割技术与项目实战
| | ├──19-1 图像分割基础与模型
| | | ├──19-1-1 第1章 图像分割基础
| | | ├──19-1-2 第2章 经典语义分割模型
| | | └──19-1-3 第3章 语义分割的关键技术改进
| | └──19-2 实践：基于UNet的人脸语义分割
| | | └──19-2-1 第1章 基于UNet的人脸语义分割实战
| └──【第20周 】【视频分析领域-火热领域】视频分类技术与项目实战
| | ├──20-1 视频分类与行为识别基础
| | | ├──20-1-1 第1章 视频分类基础
| | | ├──20-1-2 第2章 三维卷积模型
| | | └──20-1-3 第3章 双流模型
| | └──20-2 实战：3DCNN视频分类实战
| | | └──20-2-1 第1章 3DCNN视频分类实战