人工智能实战项目(python)+多领域实战练手项目
人工智能实战项目大家好，我是微学AI，本项目将围绕人工智能实战项目进行展开，紧密贴近生活，实战项目设计多个领域包括：金融、教育、医疗、地理、生物、人文、自然语言处理等；帮助各位读者结合机器学习与深度学习构建智能而且实用的人工智能简单系统，创建有影响力的AI应用，项目中提供项目原码，一步一步地运行每行代码，了解每行代码在做什么，由浅入深，不断地解决多领域的问题。
开源地址：https://github.com/shenqiang0601/deep_learning.git
目录一、人工智能基础部分
1.人工智能基础部分1-人工智能的初步认识
2.人工智能基础部分2-一元一次函数感知器
3.人工智能基础部分3-方差损失函数的概念
4.人工智能基础部分4-梯度下降和反向传播
5.人工智能基础部分5-激活函数的概念
6.人工智能基础部分6-神经网络初步认识
7.人工智能基础部分7-高维空间的神经网络认识
8.人工智能基础部分8-深度学习框架keras入门案例
9.人工智能基础部分9-深度学习深入了解
10.人工智能基础部分10-卷积神经网络初步认识
11.人工智能基础部分11-图像识别实战
12.人工智能基础部分12-循环神经网络初步认识
13.人工智能基础部分13-LSTM网络：预测上证指数走势
14.人工智能基础部分14-蒙特卡洛方法在人工智能中的应用及其Python实现
15.人工智能基础部分15-自然语言处理中的数据处理上采样、下采样、负采样是什么？
16.人工智能基础部分16-神经网络与GPU加速训练的原理与应用
17.人工智能基础部分17-隐马尔科夫模型在序列问题的应用
18.人工智能基础部分18-条件随机场CRF模型的应用
...(待更新)
二、机器学习实战项目
1.机器学习实战1-四种算法对比对客户信用卡还款情况进行预测
2.机器学习实战2-聚类算法分析亚洲足球梯队
3.机器学习实战3-利用决策树算法根据天气数据集做出决策
4.机器学习实战4-教育领域:学生成绩的可视化分析与成绩预测-详细分析
5.机器学习实战5-天气预测系列:利用数据集可视化分析数据，并预测某个城市的天气情况
6.机器学习实战6-电子商务网站用户行为分析及服务推荐
7.机器学习实战7-服务员公司客户价值分析与流失分析
8.机器学习实战8-基于基站定位数据的商圈分析
9.机器学习实战9-售车逃税店铺自动识别
10.机器学习实战10-企业关联规则挖掘
...(待更新)
三、深度学习实战项目
1.深度学习实战1-(keras框架)企业数据分析与预测
2.深度学习实战2-(keras框架)企业信用评级与预测
3.深度学习实战3-文本卷积神经网络（TextCNN）新闻文本分类
4.深度学习实战4-卷积神经网络（DenseNet）数学图形识别+题目模式识别
5.深度学习实战5-卷积神经网络（CNN）中文OCR识别项目
6.深度学习实战6-卷积神经网络(Pytorch)+聚类分析实现空气质量与天气预测
7.深度学习实战7-电商产品评论的情感分析
8.深度学习实战8-生活照片转化漫画照片应用
9.深度学习实战9-文本生成图像-本地电脑实现text2img
10.深度学习实战10-数学公式识别-将图片转换为Latex(img2Latex)
11.深度学习实战11(进阶版)-BERT模型的微调应用-文本分类案例
12.深度学习实战12(进阶版)-利用Dewarp实现文本扭曲矫正
13.深度学习实战13(进阶版)-文本纠错功能，经常写错别字的小伙伴的福星
14.深度学习实战14(进阶版)-手写文字OCR识别，手写笔记也可以识别了
15.深度学习实战15(进阶版)-让机器进行阅读理解+你可以变成出题者提问
16.深度学习实战16(进阶版)-虚拟截图识别文字-可以做纸质合同和表格识别
17.深度学习实战17(进阶版)-智能辅助编辑平台系统的搭建与开发案例
18.深度学习实战18(进阶版)-NLP的15项任务大融合系统，可实现市面上你能想到的NLP任务
19.深度学习实战19(进阶版)-SpeakGPT的本地实现部署测试，基于ChatGPT在自己的平台实现SpeakGPT功能
20.深度学习实战20(进阶版)-文件智能搜索系统，可以根据文件内容进行关键词搜索，快速找到文件
21.深度学习实战21(进阶版)-AI实体百科搜索，任何名词都可搜索到的百科全书
22.深度学习实战22(进阶版)-AI漫画视频生成模型，做自己的漫画视频
23.深度学习实战23(进阶版)-语义分割实战，实现人物图像抠图的效果（计算机视觉）
24.深度学习实战24-人工智能(Pytorch)搭建transformer模型,真正跑通transformer模型，深刻了解transformer的架构
25.深度学习实战25-人工智能(Pytorch)搭建T5模型,真正跑通T5模型,用T5模型生成数字加减结果
26.深度学习实战26-(Pytorch)搭建TextCNN实现多标签文本分类的任务
27.深度学习实战27-Pytorch框架+BERT实现中文文本的关系抽取
28.深度学习实战28-AIGC项目：利用ChatGPT生成定制化的PPT文件
29.深度学习实战29-AIGC项目：利用GPT-2(CPU环境)进行文本续写与生成歌词任务
30.深度学习实战30-AIGC项目：自动生成思维导图文件，解放双手
31.深度学习实战31-开发基于机器学习的在线图像识别工具
...(待更新)
四、深度学习技巧应用
1.深度学习技巧应用1-利用知识蒸馏技术做模型压缩
2.深度学习技巧应用2-神经网络中的‘残差连接’
3.深度学习技巧应用3-神经网络中的超参数搜索
4.深度学习技巧应用4-模型融合：投票法、加权平均法、集成模型法
5.深度学习技巧应用5-神经网络中的模型剪枝技巧
6.深度学习技巧应用6-神经网络中模型冻结-迁移学习技巧
7.深度学习技巧应用7-K折交叉验证的实践操作
8.深度学习技巧应用8-各种数据类型的加载与处理，并输入神经网络进行训练
9.深度学习技巧应用9-模型训练中学习率的调整和假数据生成技巧与总结
10.深度学习技巧应用10-PyTorch框架中早停法类的构建与运用
11.深度学习技巧应用11-模型训练中稀疏化参数与稀疏损失函数的应用
12.深度学习技巧应用12-神经网络训练中批归一化的应用
13.深度学习技巧应用13-神经网络中数据并行训练的原理
14.深度学习技巧应用14-深度学习跨框架应用，ONNX实现模型互操作性
15.深度学习技巧应用15-自动机器学习Autogluon的应用技巧
16.深度学习技巧应用16-利用python线程技术实现多图像生成项目
17.深度学习技巧应用17-pytorch框架下模型int8,fp32量化技巧
18.深度学习技巧应用18-OFD格式文件与人工智能结合的技巧应用，实现OFD转文本、OFD自动分类与内容提取
19.深度学习技巧应用19-可视化的模型训练功能TensorBoard的使用，也能在pytorch框架下实现
..(待更新)
五、知识图谱实战项目
知识图谱开篇：知识图谱实战开篇-讲述知识图谱是什么，要学哪些知识，一文讲通
1.知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用
2.知识图谱实战应用2-知识图谱的知识融合与知识消歧
3.知识图谱实战应用3-知识图谱中的电影推荐算法
4.知识图谱实战应用4-知识图谱中寻找相似用户(协同过滤算法)
5.知识图谱实战应用5-基于知识图谱的创建语义搜索功能
6.知识图谱实战应用6-基于知识推理进行知识补全的功能
7.知识图谱实战应用7-最完整的常用Cypher查询语句与实际应用
8.知识图谱实战应用8-从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通
9.知识图谱实战应用9-基于neo4j的知识图谱框架设计与类模型构建
10.知识图谱实战应用10-实际应用：电影演员等数据关系操作实战
11.知识图谱实战应用11-基于py2neo构建一个简单的问答功能
12.知识图谱实战应用12-食谱领域智能问答系统，实现菜谱问答
13.知识图谱实战应用13-医疗疾病领域智能问答系统，实现症状问答，支持数据扩展
14.知识图谱实战应用14-企业相关文件管理领域的应用，优化文件管理效率
15.知识图谱实战应用15-知识图谱在生物基因学上的应用，实现基因与疾病关联查询
...(待更新)
以上已整理所有的代码与数据集，模型，可直接运行，需要的小伙伴私信我！
人工智能实验实训室解决方案
人工智能专业课程设计表1：专业学习领域课程体系设置表
人工智能实训室建设人工智能技术服务专业旨在培养人工智能产业的应用型人才，使本专业的高校毕业具备数据标注、人工智能产品部署安装、人工智能产品调试、人工智能系统运维、人工智能产品推广、产品销售与咨询、售前售后技术支持等能力，以满足企事业单位对于人工智能领域高素质技术应用型人才的需求。
人工智能相关专业的知识体系比较复杂，对于的教学、实训的质量要求更高。教学主要是以理论知识为主，培养学生对于本专业知识体系框架的建立。对对于实训而言，旨在培养学生的设备安装、部署、环境搭建、运维、故障排除修复等实操能力。所以实训室的建设必须要能够提供学生动手实践的空间，能够将学生学习到的理论知识转化为实操能力，让学生全面掌握人工智能产品的组件、系统架构、部署流程、运行流程等知识。所以人工智能实训室的实训设备必须以实际行业应用为依托，对主流的人工智能产品进行模型化重构，让学生、老师可以和人工智能的行业应用进行无缝对接，轻而易举的完成人工智能理论知识的成果转化，做出一些看得见、摸得着人工智能项目应用。
唯众人工智能专业建设解决方案以人工智能人才需求为导向，基于唯众人工智能实训平台，从招生准备、人才培养、课程体系、师资建设、科研支撑、环境建设、持续改进的高校专业建设七大层面，为高校提供创新性实训室及新型人才培养模式。人工智能实训室的建设主要包括：体验区、实训区、测试区三个区域。
1、体验区：展示大屏、展示平台、人工智能创客产品、硬件模型、文化墙、灯光系统等。
2、实训区：硬件平台、软件平台、资源系统三个方面。
（1）硬件平台包括：唯众人工智能AIoT实训装置、唯众人工智能视觉实训平台、唯众人工智能语音实训平台、人工智能创新实践小车、PC机、实训工位
（2）软件平台包括：IT教学云平台、云虚拟实训平台、融合云平台、图形化编程工具、可视化界面设计工具。
（3）资源系统包括：人工智能基础系统资源、人工智能视觉实训资源、人工智能语音实训资源、人工智能综合项目案例资源、人工智能Python教学资源、人工智能TensorFlow教学资源、Linux基础教学资源、Hadoop基础教学资源、Hadoop实训案例资源、Spark基础教学资源、Spark实训案例资源。
3、组装测试区：组装工位、组装工具、实验赛道、测试组件等。
人工智能实训设备技术优势1)、硬件功能强大
核心板CPU采用了六核ARM64位处理器（双核Cortex-A72+四核Cortex-A53），主频高达1.8GHz，GPU为四核ARMMali-T860MP4GPU,另外配备有人工智能专用NPU，支持8bit/16bit运算，运算性能高达3.0TOPs。内存方面配备了6GBLPDDR3，储存为32GBeMMC。通信方面支持TCP/IP、WIFI、蓝牙、MQTT、Socket、ssh、串口等。并且配备有丰富的外设接口（SPI、IIC、UART、GPIO等），可以满足学生和老师不同的学习和开发需求。
2)、支持各种主流的深度学习框架
唯众人工智能AI实训平台支持TensorFlow、Keras、Caffe、Mxnet、Pytorch等主流深度学习框架，并在基础环境中提供TensoFlow、Keras、YoLov3的开发环境和依赖。
3)、支持零编程
终端节点使用的是ESP32模块，开发语言为MicroPython，该开发语言和Python3类似，配合唯众图形化编程工具可以让学生和老师在不需要了解任何底层知识的情况下结合人工智能AI实训平台核心板的识别结果做出AIoT的典型行业应用的小型模型。
4)、完美融合物联网
唯众人工智能AI实训平台的对硬件进行了兼容性设计，在硬件上可以同时满足物联网、人工智能和嵌入式三个专业的实训需求。这样大大提高了实训设备在学习不同专业的复用率，能够大大减少学校实训室场地不足的带来的问题，同时也能够为解决学校建设多个实训室资金不足的问题。
5)、支持可视化界面设计工具
唯众可视化界面设计工具是辅助师生用来构建AIoT应用程序的教学工具，它采用图形化界面来代替代码开发界面，通过拖拽、移动控件与控件节点，来完成页面设计。在学生和老师学习AIoT完整项目时，可以通过唯众可视化界面设计工具进行控制页面的辅助构建。
6)、支持模型转换
唯众人工智能AI实训平台提供模型转换工具，可以将学生和老师在X86架构的计算机中生成的hdf5、pb、onnx人工智能模块转化为ARM64架构的平台能够运行的人工智能模型，解决学生和老师的人工智能项目跨平台部署的问题。
7)、配套完整的开发环境
唯众人工智能AI实训平台基础资源包中就包含了人工智能完整的开发环境，包括TensorFlow、Keras、Python、OpenCV、PIL、gcc、scipy等。学生和老师不需要自己动手搭建复杂的人工智能开发环境，可以直接进行实训项目案例的学习。同时唯众提供了基础环境镜像包，可以帮助学生和老师随时恢复初始状态。另外唯众的人工智能技术团队会不定期对开发环境进行扩展以适配新的业务场景。
人工智能实训室空间设计3D效果图教学支持理论教学
教学资源：《Linux基础》、《认识人工智能》、《Python基础》、《Python入门》、《Python进阶》、《TensorFlow基础》、《TensorFlow入门》、《TensorFlow进阶》、《Python网络爬虫》、《Linux基础》、《Hadoop生态系统与环境搭建》、《Spark大数据分析》等。
实训项目
唯众的实训资源主要分为五个大方向：人工智能基础、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、Hadoop生态开发、Spark大数据分析。
人工智能基础资源包包括：Python、TensorFlow、YoLo、OpenCV、PIL、MU、MQTT.fx等。
人工智能视觉资源包
(1)图像基本操作类：滑块控制三原色实验；
(2)图像检测类：轮廓边界框检测实验；表面划痕检测实验；行人检测实验；车牌目标识别实验；人脸检测实验等；
(3)图像变换类：图像黑白变换实验；图像灰度变换实验；图像取反变换实验；图像锐化变换实验等。
(4)图像修复类：图像污点修复实验；
(5)图像识别类：红绿灯识别实验；字符识别实验；猫狗分类实验；车牌识别实验；人脸识别实验；目标检测实验；手势识别实验等。
(6)图像跟踪类：目标跟踪器实验；图像采集监控实验；智能监控云台实验。
(7)双目类：双目标定实验、双目校正实验、双目测距实验；
(8)三维图像类：三维立体空间重建实验。人工智能语音资源包
(1)语音采集类：语音采集、语音波形显示、语音编码、语音采样频率转换等；
(2)语音信号类：语音信号强度、白噪声信号、语音短时傅里叶变换、音频自动增益控制等；
(3)语音检测类：语音端点检测；
(4)语音噪声类：语音增强；语音添加噪声；
(5)语音模型类：LSTM声学模型训练；情感分析；知识图谱关系抽取；
(6)声源定位类：实时声源定位；
(7)语音识别类：语音识别；分词识别；词性标注；命名识别；
(8)语音合成类：语音合成。
人工智能项目综合案例资源包
1.手写数字识别项目案例WZ-AISZ-V1.0
2.人脸识别系统项目案例WZ-AIRL-V1.0
3.情感灯控系统项目案例WZ-AIBQ-V1.0
4.性别识别项目案例WZ-AIXB-V1.0
5.智能家居系统项目案例WZ-AIYY-V1.0
6.智能游戏交互系统项目案例WZ-AIYX-V1.0
7.智能识别监控系统项目案例WZ-AIYO-V1.0
文章来源：http://www.whwkzc.com/html/2020/rgznsjjjfa_1222/201.html