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阿里云人工智能工程师ACA认证免费课程学习笔记

article 2025/3/4 1:35:52

阿里云人工智能工程师ACA认证免费课程学习笔记

  • 0. 引言
  • 第1章：人工智能基础
    • 课时1：人工智能概述
    • 课时2：人工智能产业结构
    • 课时3：人工智能项目开发的基本流程
  • 第2章：机器学习PAI平台基础
  • 第3章：数据处理基础
    • 课时8：数据采集
    • 课时9：数据可视化
    • 课时10：数据标注
  • 第4章：机器学习基础
    • 课时11：机器学习概述
    • 课时12：机器学习经典算法介绍
    • 课时13：机器学习PAI平台简单实现
  • 第5章：深度学习基础
    • 课时14：深度学习概述
    • 课时15：多层感知机
    • 课时16：卷积神经网络
    • 课时17：循环神经网络
    • 课时18：生成对抗网络
    • 课时19：机器学习PAI平台简单实现
  • 第7章：自然语言处理基础
    • 课时26：自然语言处理基本介绍
    • 课时27：自然语言处理基础技术详细介绍
    • 课时28：自然语言理解技术介绍与应用
    • 课时29：自然语言生成技术介绍与应用
    • 课时30：实验：自然语言处理简单实现

0. 引言

这里记录了部分阿里云人工智能工程师ACA认证免费课程的截图，方便我个人查阅。

第1章：人工智能基础

课时1：人工智能概述

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课时2：人工智能产业结构

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课时3：人工智能项目开发的基本流程

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第2章：机器学习PAI平台基础

略

第3章：数据处理基础

课时8：数据采集

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课时9：数据可视化

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课时10：数据标注

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边框需要贴合物体

第4章：机器学习基础

课时11：机器学习概述

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  • 机器学习是使用算法解析数据
  • 深度学习是采用多层非线性函数（神经网络）学习数据特征

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  • 利用已有的数据开发可以用来对新数据进行预测的模型
  • 主要研究能产生模型的算法

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  • 一种以 “试错” 的方式进行学习，通过与环境交互获得的奖赏指导行为。

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  • 分类：预测变量是离散的。
  • 回归：预测变量是连续的。

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  • 用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度

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  • 优化函数通过调节参数使误差函数值变小
  • 梯度下降：Gradient Descent
  • 适用性梯度算法：使用学习率动态调整参数
  • 均方根传播算法和AdaDelta算法：也是在学习率上做优化的
  • Adam算法：可以看做是动量优化法和均方根传播算法的结合，自适应的调整学习率

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  • MBGD：n一般选择10。batch size选择不好的话，可能会带来一些问题。

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  • 对角线是分类正确的值，对角线以外都是分类错误的。

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课时12：机器学习经典算法介绍

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  • 两种叫做二元线性回归，两种以上叫做多元线性回归。
  • 需要先确定数据是否是线性关系在这里插入图片描述

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  • 加上对系数的惩罚项

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  • 添加非线性变换

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  • Softmax：激活函数

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  • Softmax：另一个说法是归一化指数函数

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  • 找到最大边距超平面

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  • 径向基核函数用的最多

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  • 决策树是由节点和分支构成的
  • 难点是怎么从数据生成决策树

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  • 信息：能消除不确定内容的才叫信息
  • ID3和C4.5是多叉树，CART是二叉树。样本量比较小的时候可以用C4.5，样本量比较大的使用CART算法。

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  • 有一点三个臭皮匠顶个诸葛亮的感觉

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  • 袋外数据：没有在训练时被抽中的数据。可以做为验证数据使用。

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  • 聚类属于无监督学习的一种

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课时13：机器学习PAI平台简单实现

略

第5章：深度学习基础

课时14：深度学习概述

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  • 渐变是指梯度

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  • 对卷积神经网络的支持特别好
  • torch是lua开发的
  • pytorch是torch的python版

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  • caffe在计算机视觉的使用广泛

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课时15：多层感知机

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  • 感知机只能解决单纯的线性问题

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  • 输入层，隐藏层，输出层
  • 隐藏层可以有一层，可以有多层

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  • 存在梯度消失的情况
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  • 存在梯度消失的情况

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  • ReLU是现在目前最受欢迎的函数
  • 有部分神经元在训练的时很脆弱
  • 放在人工神经网络的隐藏层

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在这里插入图片描述- BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层神经网络

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课时16：卷积神经网络

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  • 通过特征提取和分类是吧完成对输入数据的判别
  • 2012年AlexNet网络取得成功，此后卷积神经网络被广泛用于各个领域
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  • AlexNet是第一个现代深度卷积网络模型

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  • 152层
  • 使用了跳跃链接
  • 缓解了梯度消失的问题

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课时17：循环神经网络

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  • 多对多：最经典的RNN结构，输入和输出序列必须是等长的。

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  • LSTM：Long Short Term Memory
  • 循环神经网络最著名和成功的拓展

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  • 门的结构很简单，就是一个Sigmoid层和一个点乘操作的组合
  • 因为sigmoid层的输出是0-1的值，这代表有多少信息能够流过Sigmoid层
  • 一个LTSM里面包含三个门来控制细胞状态

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课时18：生成对抗网络

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  • 近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
  • 判别模型（Discriminative Model）

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  • 最终达到的判别概率大概是0.5

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课时19：机器学习PAI平台简单实现

略

第7章：自然语言处理基础

课时26：自然语言处理基本介绍

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课时27：自然语言处理基础技术详细介绍

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  • BIOES

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课时28：自然语言理解技术介绍与应用

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课时29：自然语言生成技术介绍与应用

课时30：实验：自然语言处理简单实现

参考资料：

  • 如果对课程感兴趣的话，请自行访问阿里云人工智能工程师ACA认证免费课程地址。

http://www.kler.cn/a/464741.html

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