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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

news 来源：原创 2025/7/10 1:25:30

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

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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。

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编程日记 2025/7/9 14:11:02

高并发场景下的秒杀系统架构设计与实现

引言 秒杀系统是一种高并发场景的典型应用&#xff0c;广泛存在于电商平台、抢票系统和促销活动中。秒杀活动的特点是短时间内吸引大量用户同时访问并尝试抢购商品&#xff0c;这对系统的高并发处理能力、稳定性和用户体验提出了极高的要求。 在秒杀系统中&#xff0c;常见的…...

编程日记 2025/7/2 6:34:28

局域网中单台交换机VLAN应用

网络拓扑 其中交换机接口类型都为access接口。 Ethernet 0/0/1 VLAN ID为10 Ethernet 0/0/2 VLAN ID为10 Ethernet 0/0/5 VLAN ID为20 Ethernet 0/0/6 VLAN ID为20 Host-1 ip为192.168.64.11/24 Host-2 ip为192.168.64.12/24 Host-3 ip为192.168.64.21/24 Host-4 ip为192.168…...

编程日记 2025/7/7 19:17:01

UNI-APP_i18n国际化引入

官方文档&#xff1a;https://uniapp.dcloud.net.cn/tutorial/i18n.html vue2中使用 1. 新建文件 locale/index.js import en from ./en.json import zhHans from ./zh-Hans.json import zhHant from ./zh-Hant.json const messages {en,zh-Hans: zhHans,zh-Hant: zhHant }…...

编程日记 2025/7/7 20:53:14

纯血鸿蒙ArkUI选项卡布局详解

当页面信息较多的时候&#xff0c;为了让用户能够聚焦于当前显示的内容&#xff0c;需要对页面的内容进行分类&#xff0c;提高页面空间利用率。Tabs组件可以在一个页面内实现快速的视图内容切换&#xff0c;一方面提升查找信息的效率&#xff0c;另一方面精简用户单词获取到的…...

编程日记 2025/7/10 7:55:38

从0开始的opencv之旅（1）cv::Mat的使用

目录 Mat 存储方法 创建一个指定像素方式的图像。 尽管我们完全可以把cv::Mat当作一个黑盒&#xff0c;但是笔者的建议是仍然要深入理解和学习cv::Mat自身的构造逻辑和存储原理&#xff0c;这样在查找问题&#xff0c;或者是遇到一些奇奇怪怪的图像显示问题的时候能够快速的想…...

编程日记 2025/7/10 5:24:11

uniapp 微信小程序开发使用高德地图、腾讯地图

一、高德地图 1.注册高德地图开放平台账号 &#xff08;1&#xff09;创建应用 这个key 第3步骤&#xff0c;配置到项目中locationGps.js 2.下载高德地图微信小程序插件 &#xff08;1&#xff09;下载地址 高德地图API | 微信小程序插件 &#xff08;2&#xff09;引入项目…...

编程日记 2025/7/9 23:04:43

Activation Functions

Chapter4&#xff1a;Activation Functions 声明&#xff1a;本篇博客笔记来源于《Neural Networks from scratch in Python》&#xff0c;作者的youtube 其实关于神经网络的入门博主已经写过几篇了&#xff0c;这里就不再赘述&#xff0c;附上链接。 1.一文窥见神经网络 2.神经…...

编程日记 2025/7/7 2:24:07

【TextIn—智能文档解析与DocFlow票据AI自动化处理：赋能企业文档数字化管理与数据治理的双重利器】

TextIn—智能文档解析与票据AI自动化处理&#xff1a;赋能企业文档数字化管理与数据治理的双重利器 ​ 在数据驱动的时代&#xff0c;企业面临的挑战不仅在于海量数据的整理和响应速度的提高&#xff0c;更在于如何有效管理和利用这些日益增长的海量信息。尤其是在信息日趋多样…...

编程日记 2025/7/9 6:18:18

Quartus In-System Sources and Probes Editor 的使用说明

文章目录 前言使用说明参考资料 前言 Quartus 提供了 In-System Sources and Probes Editor 调试工具&#xff0c;通过 JTAG 接口使用该工具可以驱动和采样内部节点的逻辑值。即通过 Sources 功能来驱动 FPGA 内部信号&#xff0c;通过 Probes 功能来探测内部节点的逻辑值。在…...

编程日记 2025/7/7 6:33:23

【视觉SLAM:八、后端Ⅱ】

视觉SLAM后端的核心任务是估计相机的轨迹和场景的三维结构&#xff0c;这需要解决非线性优化问题。为了保证效率和精度&#xff0c;后端主要依赖以下两种方法&#xff1a;滑动窗口法&#xff08;基于局部优化的策略&#xff09;和位姿图优化&#xff08;基于全局优化的策略&…...

编程日记 2025/7/8 15:26:02

【大模型实战篇】LLaMA Factory微调ChatGLM-4-9B模型

1. 背景介绍 虽然现在大模型微调的文章很多&#xff0c;但纸上得来终觉浅&#xff0c;大模型微调的体感还是需要自己亲自上手实操过&#xff0c;才能有一些自己的感悟和直觉。这次我们选择使用llama_factory来微调chatglm-4-9B大模型。 之前微调我们是用两块3090GPU显卡&…...

编程日记 2025/7/9 7:44:39

多个DataV遍历生成

DataV是数据可视化工具 与Echart类似 相对Echart图标边框 装饰可选官网DataV 安装 npm install kjgl77/datav-vue3main.ts import DataVVue3 from kjgl77/datav-vue3 app.use(DataVVue3)多个DataV遍历生成 Vue3viteDataV为例:<template><div w50rem h25rem flex&qu…...

编程日记 2025/7/7 20:47:52