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人工智能Python机器学习与深度学习—研讨会

2026-06-29 15:31:23

人工智能Python机器学习与深度学习

Python 是一种面向对象的、动态的程序设计语言，以其简洁清晰的语法和强大的灵活性著称。它既能用于快速开发脚本程序，也能支撑大规模软件项目，尤其适合完成高层次任务。随着 NumPy、SciPy、Pandas 等科学计算库的成熟，Python 已成为科学计算、数据分析的首选工具。它不仅能揭示自然现象背后的机理，还能预测未来趋势，已成为现代科学研究的重要方法。深度学习作为机器学习的前沿分支，凭借强大的特征学习能力，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。官网：www.shengshiyuanhong.com.cn

为进一步推动大数据与人工智能技术的创新应用，助力企事业单位和高校培养高素质技术人才，我们特别举办本次“Python 机器学习与深度学习” 会议。本次会议特邀人工智能学术领域与工业界一线专家授课，通过理论讲解与实战案例结合的方式，系统传授从数据预处理、特征工程到模型构建与优化的全流程技能，并深入剖析机器学习在科研与产业中的典型应用场景。

一、时间安排及地点

时间：2026年7月24日—7月26日

线上平台：腾讯会议直播

注：线上参会提供全程回放视频，支持不限次回看学习

线下：南京现场

二、学习路径及目标：

1、机器学习的本质定义与核心流程：讲解机器学习与传统编程的本质区别：传统编程是人类写规则让计算机执行，机器学习是让计算机从数据中自动学习规则。核心流程包括：数据收集、数据清洗、特征工程、模型训练、模型评估、部署应用六个环节。

2、监督学习、无监督学习、强化学习的区别与典型案例：监督学习用带标签数据训练，如房价预测、邮件分类；无监督学习从无标签数据中发现结构，如客户分群、降维可视化；强化学习通过与环境交互学习策略，如游戏AI、机器人控制。

3、2026年机器学习技术发展趋势：介绍大模型与机器学习融合、AutoML普及、可解释AI受重视、边缘部署轻量化四大趋势，帮助学员理解当前技术生态和学习方向。

4、机器学习完整学习路径图：

展示从Python基础到数据分析、经典算法、项目实战、深度学习、大模型应用的完整学习地图，让学员对17节课的整体结构有清晰认知。

5、机器学习在科研与业务中的典型应用场景：科研场景包括实验结果预测、图像识别、文献主题聚类；业务场景包括用户流失预测、销量预测、智能推荐、异常检测等，激发学习兴趣。

6、本课程的学习目标与成果预期：学完本课程后，学员能够独立完成完整ML项目，理解常见算法原理和适用场景，并具备持续学习深度学习、大模型等进阶方向的能力。

三、参会对象：

全国各省市从事人工智能、机器学习、图像识别、语音识别、目标检测、自然语言处理、大数据挖掘、类脑智能等相关企事业单位的科研技术人员，各省市大学相关专业的老师、研究生、本科生、工程师及有关于Python、机器学习、深度学习研究的从业者！

四、主讲专家：

人工智能领域一线专家，大模型算法工程师，主导工业数据分析低代码平台从规划到落地的全流程工作，深度融合前沿技术，实现数据的高效采集、处理和算法平台的稳定部署。近年，全力聚焦大模型算法研发，将先进算法深度融入企业业务，驱动业务创新发展。在多类型期刊发表数篇高质量论文，同时持有多篇专利，涵盖大语言模型、图像描述生成，多模态等前沿技术领域等，为多个企业和高校做过AI相关的课程培训。授课风格通俗易懂，深入浅出，大量的实战案例，广受同学好评。

五、课程内容：