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模块 1. 人工智能基础

1.1. 人工智能的历史

1.1.1. 我们是从什么时候开始谈论人工智能的？
1.1.2. 电影参考资料
1.1.3. 人工智能的重要性
1.1.4. 支持人工智能的技术

1.2. 游戏中的人工智能

1.2.1. 博弈论
1.2.2. Minimax和Alpha-Beta修剪
1.2.3. 仿真: Monte Carlo

1.3. 神经网络

1.3.1. 生物学基础
1.3.2. 计算模型
1.3.3. 有监督和无监督的神经元网络
1.3.4. 简单的感知器
1.3.5. 多层感知器

1.4. 遗传算法

1.4.1. 历史
1.4.2. 生物学基础
1.4.3. 问题编码
1.4.4. 最初的人口生成
1.4.5. 主要算法和遗传算子
1.4.6. 对个人的评价：健身

1.5. 术语表，词汇表，分类法

1.5.1. 词汇
1.5.2. 分类法
1.5.3. 叙词表
1.5.4. 体论
1.5.5. 知识表示：语义网

1.6. 语义网

1.6.1. 规格: RDF，RDFS和OWL
1.6.2. 推论/推理
1.6.3. 关联数据

1.7. 专家系统和DSS

1.7.1. 专家系统
1.7.2. 摄影的支持系统

1.8. 聊天机器人和虚拟助理

1.8.1. 助手的类型：语音和文字助手
1.8.2. 发展助理的基础部分：意图, 实体和对话流
1.8.3. 集成：网络， Slack，Whatsapp，Facebook
1.8.4. 培养助手的工具： Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. 人工智能实施策略
1.10. 人工智能的未来

1.10.1. 我们了解如何通过算法检测情绪
1.10.2. 创造个性：语言，表达和内容
1.10.3. 人工智能的发展趋势
1.10.4. 反思

模块 2. 数据类型和周期

2.1. 统计数据

2.1.1. 统计：描述性统计，统计推断
2.1.2. 总体，样本，个体
2.1.3. 变量：定义，测量尺度

2.2. 统计数据类型

2.2.1. 根据类型

2.2.1.1. 定量：连续数据和离散数据
2.2.1.2. 定性：二项式数据，名义数据和有序数据

2.2.2. 根据形式

2.2.2.1. 数字
2.2.2.2. 文本
2.2.2.3. 逻辑

2.2.3. 根据来源

2.2.3.1. 一级
2.2.3.2. 二级

2.3. 数据生命周期

2.3.1. 周期的段
2.3.2. 周期里程碑
2.3.3. FIAR原则

2.4. 周期的初始阶段

2.4.1. 定义目标
2.4.2. 确定必要的资源
2.4.3. 甘特图
2.4.4. 数据结构

2.5. 数据收集

2.5.1. 收集方法
2.5.2. 收集工具
2.5.3. 收集渠道

2.6. 数据清理

2.6.1. 数据清理阶段
2.6.2. 数据质量
2.6.3. 数据操作（使用 R）

2.7. 数据分析，解释和结果评估

2.7.1. 统计措施
2.7.2. 关系指数
2.7.3. 数据挖掘

2.8. 数据仓库 (Datawarehouse)

2.8.1. 整合的元素
2.8.2. 设计
2.8.3. 需要考虑的问题

2.9. 可用性数据

2.9.1. 访问
2.9.2. 实用性
2.9.3. 安全

2.10. 监管方面

2.10.1. 数据保护法
2.10.2. 最佳实践
2.10.3. 其他规范方面

模块 3. 人工智能中的数据

3.1. 数据科学

3.1.1. 数据科学
3.1.2. 数据科学的高级工具

3.2. 数据，信息和知识

3.2.1. 数据，信息和知识
3.2.2. 数据类型
3.2.3. 数据源

3.3. 从数据到信息

3.3.1. 数据分析
3.3.2. 分析类型
3.3.3. 从数据集中提取信息

3.4. 通过可视化提取信息

3.4.1. 可视化作为分析工具
3.4.2. 可视化方法
3.4.3. 查看数据集

3.5. 数据质量

3.5.1. 质量数据
3.5.2. 数据清理
3.5.3. 基本数据预处理

3.6. 数据集

3.6.1. 丰富数据集
3.6.2. 维度的祸害
3.6.3. 修改我们的数据集

3.7. 不平衡

3.7.1. 阶级不平衡
3.7.2. 不平衡缓解技术
3.7.3. 平衡数据集

3.8. 无监督模型

3.8.1. 无监督模型
3.8.2. 方法
3.8.3. 使用无监督模型进行分类

3.9. 监督模型

3.9.1. 监督模型
3.9.2. 方法
3.9.3. 使用监督模型进行分类

3.10. 工具和好的做法

3.10.1. 数据科学的正确实践
3.10.2. 最佳模型
3.10.3. 有用的工具

模块 4. 数据挖掘选择，预处理和转换

4.1. 统计推断

4.1.1. 描述性统计对统计推断
4.1.2. 参数化程序
4.1.3. 非参数过程

4.2. 探索性分析

4.2.1. 描述性分析
4.2.2. 视觉化
4.2.3. 数据准备

4.3. 数据准备

4.3.1. 数据整合和清理
4.3.2. 数据标准化
4.3.3. 转换属性

4.4. 缺失值

4.4.1. 缺失值的处理
4.4.2. 最大似然插补方法
4.4.3. 使用机械学习估算缺失值

4.5. 数据中的噪音

4.5.1. 噪声类别和属性
4.5.2. 噪声过滤
4.5.3. 噪音的影响

4.6. 维度的祸害

4.6.1. 过度采样
4.6.2. 采样不足
4.6.3. 多维数据缩减

4.7. 从连续属性到离散属性

4.7.1. 连续数据与离散数据
4.7.2. 离散化过程

4.8. 数据

4.8.1. 数据选择
4.8.2. 前景与选择标准
4.8.3. 挑选方法

4.9. 选择阶段

4.9.1. 选择阶段的方法
4.9.2. 原型的选择
4.9.3. 选择阶段的高级方法

4.10. Big Data环境的数据预处理

模块 5. 人工智能中的算法与复杂性

5.1. 算法设计策略简介

5.1.1. 递归
5.1.2. 分而治之
5.1.3. 其他策略

5.2. 算法的效率与分析

5.2.1. 效率措施
5.2.2. 测量输入的大小
5.2.3. 测量执行时间
5.2.4. 最坏情况，最好情况和中间情况
5.2.5. 渐近符号
5.2.6. 非递归算法的数学分析准则
5.2.7. 递归算法的数学分析
5.2.8. 算法的实证分析

5.3. 排序算法

5.3.1. 协调概念
5.3.2. 冒泡排序
5.3.3. 选择排序
5.3.4. 插入排序
5.3.5. 合并排序（Merge_Sort）
5.3.6. 快速排序 (Quicksort)

5.4. 带树的算法

5.4.1. 树的概念
5.4.2. 二叉树
5.4.3. 树游览
5.4.4. 表示表达式
5.4.5. 有序二叉树
5.4.6. 平衡二叉树

5.5. 带Heaps的算法

5.5.1. Heaps
5.5.2. 堆排序算法
5.5.3. 优先队列

5.6. 带图的算法

5.6.1. 代表
5.6.2. 行程宽度
5.6.3. 深度游览
5.6.4. 拓扑排序

5.7. Greedy的算法

5.7.1. Greedy的策略
5.7.2. Greedy策略元素
5.7.3. 货币兑换
5.7.4. 旅人的问题
5.7.5. 背包问题

5.8. 搜索最小路径

5.8.1. 最短路径的问题
5.8.2. 负弧和循环
5.8.3. Dijkstra的算法

5.9. 图上的Greedy算法

5.9.1. 最小生成树
5.9.2. Prim算法
5.9.3. Kruskal算法
5.9.4. 复杂性分析

5.10. 溯源

5.10.1. Backtracking
5.10.2. 替代技术

模块 6. 智能系统

6.1. 代理理论

6.1.1. 概念的历史
6.1.2. 代理定义
6.1.3. 人工智能中的代理
6.1.4. 软件工程中的代理

6.2. 代理架构

6.2.1. 代理的推理过程
6.2.2. 反应性
6.2.3. 演绎
6.2.4. 混合代理
6.2.5. 比较

6.3. 信息和知识

6.3.1. 数据，信息和知识之间的区别
6.3.2. 数据质量评估
6.3.3. 数据采集​​方法
6.3.4. 信息获取方式
6.3.5. 知识获取方式

6.4. 知识表示

6.4.1. 知识表示的重要性
6.4.2. 通过其角色定义知识表示
6.4.3. 知识表示的特征

6.5. 体论

6.5.1. 元数据介绍
6.5.2. 体论的哲学概念
6.5.3. 体论的计算概念
6.5.4. 领域本体和更高层本体
6.5.5. 如何建立一个体论？

6.6. 本体语言和本体编写软件

6.6.1. 三胞胎 RDF，Turtle和 N
6.6.2. RDF模式
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. 简介用于创建本体论的不同工具
6.6.6. Protégé安装和使用

6.7. 语义网

6.7.1. 语义网的现状和未来
6.7.2. 语义网应用

6.8. 其他知识表示模型

6.8.1. 词汇
6.8.2. 全球视野
6.8.3. 分类法
6.8.4. 叙词表
6.8.5. 大众分类法
6.8.6. 比较
6.8.7. 心理地图

6.9. 知识表示的评估和整合

6.9.1. 零阶逻辑
6.9.2. 一阶逻辑
6.9.3. 描述性逻辑
6.9.4. 不同类型逻辑之间的关系
6.9.5. Prolog：基于一阶逻辑的程序设计

6.10. 语义推理器，基于知识的系统和专家系统

6.10.1. 推理概念
6.10.2. 推理机的应用
6.10.3. 基于知识的系统
6.10.4. MYCIN，专家系统的历史
6.10.5. 专家系统的元素和架构
6.10.6. 专家系统的创建

模块 7. 机器学习和数据挖掘

7.1. 简介知识发现过程和机器学习的基础概念

7.1.1. 知识发现过程的关键概念
7.1.2. 知识发现过程的历史视角
7.1.3. 知识发现过程的各个阶段
7.1.4. 知识发现过程中使用的技术
7.1.5. 佳的机器学习模型的特点
7.1.6. 机器学习信息的类型
7.1.7. 学习的基础概念
7.1.8. 无监督学习的基础概念

7.2. 数据探索和预处理

7.2.1. 数据处理
7.2.2. 数据分析流程中的数据处理
7.2.3. 数据类型
7.2.4. 数据转换
7.2.5. 连续变量的可视化和探索
7.2.6. 分类变量的显示和探索
7.2.7. 相关性措施
7.2.8. 最常见的图形表示法
7.2.9. 多变量分析和降维简介

7.3. 决策树

7.3.1. ID算法
7.3.2. C 算法
7.3.3. 过度训练和修剪
7.3.4. 结果分析

7.4. 对分类器的评估

7.4.1. 混淆矩阵
7.4.2. 数值评价矩阵
7.4.3. Kappa统计学
7.4.4. ROC曲线

7.5. 分类规则

7.5.1. 规则评价措施
7.5.2. 图形表示法简介
7.5.3. 顺序叠加算法

7.6. 神经网络

7.6.1. 基础概念
7.6.2. 简单的神经网络
7.6.3. 反向传播算法
7.6.4. 递归神经网络简介

7.7. 贝叶斯方法

7.7.1. 概率的基础概念
7.7.2. 贝叶斯定理
7.7.3. 奈何贝叶斯
7.7.4. 贝叶斯网络简介

7.8. 回归和连续反应模型

7.8.1. 简单线性回归
7.8.2. 多重线性回归
7.8.3. 逻辑回归
7.8.4. 回归树
7.8.5. 支持向量机（SVM）简介
7.8.6. 拟合度测量

7.9. 聚类

7.9.1. 基础概念
7.9.2. 分层Clustering
7.9.3. 概率论的方法
7.9.4. EM算法
7.9.5. B-立方体法
7.9.6. 隐式方法

7.10. 文本挖掘和自然语言处理（NLP）

7.10.1. 基础概念
7.10.2. 语料库的创建
7.10.3. 描述性分析
7.10.4. 情感分析简介

模块 8. 神经网络，Deep Learning的基础

8.1. Deep Learning

8.1.1. 深度学习的类型
8.1.2. 深入学习应用
8.1.3. 深入学习优点和缺点

8.2. 业务

8.2.1. 加
8.2.2. 产品
8.2.3. 转移

8.3. 图层

8.3.1. 输入层
8.3.2. 隐藏层
8.3.3. 输出层

8.4. 联合层和操作

8.4.1. 架构设计
8.4.2. 层与层之间的连接
8.4.3. 前向传播

8.5. 第一个神经网络的构建

8.5.1. 网络设计
8.5.2. 设置权重
8.5.3. 网络培训

8.6. 训练器和优化器

8.6.1. 优化器选择
8.6.2. 损失函数的建立
8.6.3. 建立指标

8.7. 神经网络原理的应用

8.7.1. 激活函数
8.7.2. 反向传播
8.7.3. 参数设定

8.8. 从生物神经元到人工神经元

8.8.1. 生物神经元的功能
8.8.2. 知识转移到人工神经元
8.8.3. 建立它们俩之间的关系

8.9. 使用Keras实现MLP（多层感知器）

8.9.1. 网络结构的定义
8.9.2. 模型编译
8.9.3. 模型训练

8.10. 神经网络Fine tuning的超参数

8.10.1. 激活函数选择
8.10.2. 设置 学习率
8.10.3. 权重的调整

模块 9. 深度神经网络训练

9.1. 梯度问题

9.1.1. 梯度优化技术
9.1.2. 随机梯度
9.1.3. 权重初始化技术

9.2. 预训练层的重用

9.2.1. 学习迁移培训
9.2.2. 特征提取
9.2.3. 深度学习

9.3. 优化

9.3.1. 随机梯度下降优化器
9.3.2. Adam和RMSprop优化器
9.3.3. 矩优化器

9.4. 学习率编程

9.4.1. 机器学习速率控制
9.4.2. 学习周期
9.4.3. 平滑项

9.5. 过拟合

9.5.1. 交叉验证
9.5.2. 正规化
9.5.3. 评估指标

9.6. 实用指南

9.6.1. 模型设计
9.6.2. 指标和评估参数的选择
9.6.3. 假设检验

9.7. Transfer Learning

9.7.1. 学习迁移培训
9.7.2. 特征提取
9.7.3. 深度学习

9.8. 数据扩充

9.8.1. 图像变换
9.8.2. 综合数据生成
9.8.3. 文本转换

9.9. Transfer Learning的实际应用

9.9.1. 学习迁移培训
9.9.2. 特征提取
9.9.3. 深度学习

9.10. 正规化

9.10.1. L和L
9.10.2. 通过最大熵正则化
9.10.3. Dropout

模块 10. 使用TensorFlow进行模型定制和训练

10.1. TensorFlow

10.1.1. 使用TensorFlow库
10.1.2. 使用TensorFlow进行模型训练
10.1.3. TensorFlow中的图操作

10.2. TensorFlow和NumPy

10.2.1. 用于TensorFlow的NumPy计算环境
10.2.2. 在TensorFlow中使用NumPy数组
10.2.3. 用于TensorFlow图形的NumPy运算

10.3. 训练模型和算法定制

10.3.1. 使用TensorFlow构建自定义模型
10.3.2. 训练参数管理
10.3.3. 使用优化技术进行训练

10.4. TensorFlow函数和图形

10.4.1. 使用TensorFlow的功能
10.4.2. 使用图表来训练模型
10.4.3. 利用TensorFlow操作优化图形

10.5. 使用TensorFlow加载和预处理数据

10.5.1. 使用TensorFlow加载数据集
10.5.2. 使用TensorFlow进行数据预处理
10.5.3. 使用TensorFlow工具进行数据操作

10.6. tfdata应用程序接口

10.6.1. 使用tfdataAPI进行数据处理
10.6.2. 使用tfdata构建数据流
10.6.3. 使用tfdataAPI训练模型

10.7. TFRecord格式

10.7.1. 使用TFRecordAPI进行数据序列化
10.7.2. 使用TensorFlow加载TFRecord文件
10.7.3. 使用TFRecord文件进行模型训练

10.8. Keras预处理层

10.8.1. 使用Keras预处理API
10.8.2. 使用Keras构建预pipelined管道
10.8.3. 使用Keras预处理API进行模型训练

10.9. TensorFlow数据集项目

10.9.1. 使用 TensorFlow 数据集进行数据加载
10.9.2. 使用TensorFlow Datasets进行数据预处理
10.9.3. 使用 TensorFlow 数据集 训练模型

10.10. 使用TensorFlow构建 Deep Learning 应用程序

10.10.1. 实际应用
10.10.2. 使用TensorFlow构建Deep Learning 应用程序
10.10.3. 使用TensorFlow进行模型训练
10.10.4. 使用应用程序预测结果

模块 11. 使用卷积神经网络的Deep Computer Vision

11.1. 视觉皮层架构

11.1.1. 视觉皮层的功能
11.1.2. 计算机视觉理论
11.1.3. 图像处理模型

11.2. 卷积层

11.2.1. 卷积中权重的重用
11.2.2. D 卷积
11.2.3. 激活函数

11.3. 池化层以及使用Keras实现池化层

11.3.1. Pooling和Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Pooling类型

11.4. CNN 架构

11.4.1. VGG-架构
11.4.2. AlexNet架构
11.4.3. ResNet架构

11.5. 使用Keras实现CNNResNet

11.5.1. 权重初始化
11.5.2. 输入层定义
11.5.3. 输出定义

11.6. 使用预训练的Keras模型

11.6.1. 预训练模型的特点
11.6.2. 预训练模型的用途
11.6.3. 预训练模型的优点

11.7. 用于迁移学习的预训练模型

11.7.1. 迁移学习
11.7.2. 迁移学习过程
11.7.3. 迁移学习的优点

11.8. 深度计算机视觉中的分类和定位

11.8.1. 图像分类
11.8.2. 定位图像中的对象
11.8.3. 物体检测

11.9. 物体检测和物体跟踪

11.9.1. 物体检测方法
11.9.2. 对象跟踪算法
11.9.3. 追踪技术

11.10. 语义分割

11.10.1. 语义分割的深度学习
11.10.2. 边缘检测
11.10.3. 基于规则的分割方法

模块 12. 用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)

12.1. 使用RNN生成文本

12.1.1. 训练RNN进行文本生成
12.1.2. 使用RNN生成自然语言
12.1.3. RNN的文本生成应用

12.2. 创建训练数据集

12.2.1. 训练RNN的数据准备
12.2.2. 存储训练数据集
12.2.3. 数据清理和转换
12.2.4. 情绪分析

12.3. 使用RNN对意见进行分类

12.3.1. 检测评论中的主题
12.3.2. 使用Deep Learning算法进行情感分析

12.4. 用于神经机器翻译的编码器-解码器网络

12.4.1. 训练用于机器翻译的RNN
12.4.2. 使用编码器-解码器网络进行机器翻译
12.4.3    使用RNN提高机器翻译准确性

12.5. 注意力机制

12.5.1. 关怀机制在RNN中的应用
12.5.2. 使用注意力机制提高模型准确性
12.5.3. 神经网络中注意力机制的优点

12.6. Transformer模型

12.6.1. 使用Transformers模型进行自然语言处理
12.6.2. Transformers 模型在视觉中的应用
12.6.3. Transformers模型的优点

12.7. Transformers视觉

12.7.1. 使用Transformers模型实现视觉
12.7.2. 图像数据预处理
12.7.3. 为视觉训练 变形金刚 模型

12.8. 拥抱脸 变形金刚 书架

12.8.1. 使用Hugging FaceTransformer库
12.8.2. 抱抱脸的 变形金刚图书馆应用程序
12.8.3. 抱抱脸 变形金刚图书馆的优势

12.9. 其他Transformer库比较

12.9.1. 不同Transformers库之间的比较
12.9.2. 使用其他Transformers库
12.9.3. 其他Transformers库的优点

12.10. 使用RNN和Attention开发NLP应用程序。实际应用

12.10.1. 利用RNN和注意力开发自然语言处理应用程序
12.10.2. 在实施过程中使用RNN，护理机制和 Transformers模型
12.10.3. 实际应用评价

模块 13. 自动编码器，GANs和扩散模型

13.1. 高效的数据表示

13.1.1. 降维
13.1.2. 深度学习
13.1.3. 紧凑的表示

13.2. 使用不完全线性自动编码器执行PCA

13.2.1. 训练过程
13.2.2. Python中的实现
13.2.3. 测试数据的使用

13.3. 堆叠式自动编码器

13.3.1. 深度神经网络
13.3.2. 编码架构的构建
13.3.3. 使用正则化

13.4. 卷积自动编码器

13.4.1. 卷积模型设计
13.4.2. 训练卷积模型
13.4.3. 评估结果

13.5. 去噪自动编码器

13.5.1. 过滤器应用
13.5.2. 编码模型设计
13.5.3. 使用正则化技术

13.6. 分散自动编码器

13.6.1. 提高编码效率
13.6.2. 最小化参数数量
13.6.3. 使用正则化技术

13.7. 变分自动编码器

13.7.1. 使用变分优化
13.7.2. 无监督深度学习
13.7.3. 深层潜在表征

13.8. 时尚MNIST图像的生成

13.8.1. 模式识别
13.8.2. 影像学
13.8.3. 深度神经网络训练

13.9. 生成对抗网络和扩散模型

13.9.1. 从图像生成内容
13.9.2. 数据分布建模
13.9.3. 使用对抗性网络

13.10. 模型的实施

13.10.1. 实际应用
13.10.2. 模型的实施
13.10.3. 使用真实数据
13.10.4. 评估结果

模块 14. 生物启发式计算

14.1. 仿生计算简介

14.1.1. 仿生计算简介

14.2. 社会适应算法

14.2.1. 基于蚁群的仿生计算
14.2.2. 蚁群算法的变体
14.2.3. 粒子云计算

14.3. 遗传算法

14.3.1. 总体结构
14.3.2. 主要算子的实现

14.4. 遗传算法的空间探索-开发策略

14.4.1. CHC算法
14.4.2. 多模式问题

14.5. 进化计算模型（一）

14.5.1. 进化策略
14.5.2. 进化编程
14.5.3. 基于差分进化的算法

14.6. 进化计算模型（二）

14.6.1. 基于分布估计(EDA)的演化模型
14.6.2. 遗传编程

14.7. 进化规划应用于学习问题

14.7.1. 基于规则的学习
14.7.2. 实例选择问题中的进化方法

14.8. 多目标问题

14.8.1. 支配的概念
14.8.2. 进化算法在多目标问题中的应用

14.9. 神经网络 （一）

14.9.1. 神经网络简介
14.9.2. 神经网络的实际例子

14.10. 神经网络（二）

14.10.1. 神经网络在医学研究中的用例
14.10.2. 神经网络在经济学中的使用案例
14.10.3. 神经网络在计算机视觉中的使用案例

模块 15. 人工智能：战略与应用

15.1. 金融服务

15.1.1. 人工智能 (IA) 对金融服务的影响。机遇与挑战
15.1.2. 使用案例
15.1.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.1.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.2. 人工智能对医疗保健服务的影响

15.2.1. 人工智能对医疗保健领域的影响机遇与挑战
15.2.2. 使用案例

15.3. 与在医疗服务中使用人工智能相关的风险

15.3.1. 使用人工智的相关潜在风险
15.3.2. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.4. 零售

15.4.1. 人工智能对RetIAl业的影响机遇与挑战
15.4.2. 使用案例
15.4.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.4.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.5. 行业

15.5.1. 人工智能对工业的影响。机遇与挑战
15.5.2. 使用案例

15.6. 在工业中使用人工智能的潜在风险

15.6.1. 使用案例
15.6.2. 使用人工智的相关潜在风险
15.6.3. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.7. 公共行政

15.7.1. 人工智能对公共行政的影响。机遇与挑战
15.7.2. 使用案例
15.7.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.7.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.8. 教育

15.8.1. 人工智能对教育的影响。机遇与挑战
15.8.2. 使用案例
15.8.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.8.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.9. 林业和农业

15.9.1. 人工智能对林业和农业的影响机遇与挑战
15.9.2. 使用案例
15.9.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.9.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

15.10. 人力资源

15.10.1. 人工智能人力资源的影响。机遇与挑战
15.10.2. 使用案例
15.10.3. 使用人工智的相关潜在风险
15.10.4. 人工智能未来的潜在发展/用途

模块 16. 利用人工智能实现财务部门流程自动化

16.1. 通过人工智能和机器人流程自动化 (RPA) 实现财务流程自动化

16.1.1. 用于流程自动化和机器人化的 AI和RPA
16.1.2. 适用于财务流程的RPA平台：UiPath, Blue Prism, 和Automation Anywhere
16.1.3. 评估财务领域的RPA使用案例和预期投资回报率

16.2. 使用Kofax进行自动AI发票处理

16.2.1. 使用Kofax设置用于发票处理的 AI解决方案
16.2.2. 机器学习技术在发票分类中的应用
16.2.3. 利用人工智能技术实现应付账款周期自动化

16.3. 利用人工智能平台实现支付自动化

16.3.1. 使用Stripe Radar和AI实施自动支付系统
16.3.2. 使用预测人工智能模型进行高效的财务管理
16.3.3. 自动支付系统的安全性：利用人工智能预防欺诈

16.4. 利用人工智能和机器学习进行银行对账 

16.4.1. 通过Xero等平台使用AI实现银行对账自动化
16.4.2. 实施机器学习算法以提高准确性
16.4.3. 案例研究：提高效率并减少错误

16.5. 使用Deep Learning和TensorFlow进行现金流管理

16.5.1. 使用TensorFlow通过LSTM网络进行预测现金流建模
16.5.2. 使用Python实现LSTM模型进行金融预测
16.5.3. 将预测模型集成到财务规划工具中

16.6. 具有预测分析的库存自动化

16.6.1. 使用预测技术优化库存管理
16.6.2. 通过Microsoft Azure机器学习应用预测模型
16.6.3. 库存管理系统与ERP的集成

16.7. 使用Power BI创建自动化财务报告

16.7.1. 使用Power BI自动生成财务报告
16.7.2. 开发用于实时财务分析的动态仪表板
16.7.3. 通过自动化报告改进财务决策的实际案例

16.8. 使用IBM Watson优化采购

16.8.1. 使用IBM Watson进行采购优化的预测分析
16.8.2. 用于谈判和定价的人工智能模型
16.8.3. 将人工智能推荐融入购物平台

16.9. 使用金融聊天机器人和Google DialogFlow提供客户服务

16.9.1. 使用Google Dialogflow实施金融聊天机器人
16.9.2. 将聊天机器人集成到 CRM 平台中以提供财务支持
16.9.3. 根据用户反馈持续改进聊天机器人

16.10. AI辅助财务审计

16.10.1. 人工智能在内部审计中的应用：交易分析
16.10.2. 实施人工智能进行合规审计和差异检测
16.10.3. 人工智能技术提升审计效率

模块 17. 利用人工智能进行策略规划和决策

17.1. 使用Scikit-Learn进行策划的预测建模

17.1.1. 使用Python和Scikit-Learn建立预测模型
17.1.2. 回归分析在项目评估中的应用
17.1.3. 使用Python中的交叉验证技术验证预测模型

17.2. 使用蒙特卡罗模拟进行场景分析

17.2.1. 用Python实现蒙特卡洛模拟进行风险分析
17.2.2. 使用人工智能自动化和改进场景模拟
17.2.3. 策略决策结果的解释和应用

17.3. 使用人工智能进行投资评估

17.3.1. 用于资产和公司估值的人工智能技术
17.3.2. 使用Python进行价值评估的机器学习模型
17.3.3. 案例分析：人工智能在科技初创企业估值中的应用

17.4. 使用机器学习和TensorFlow 优化并购

17.4.1. 使用TensorFlow评估并购协同效应的预测建模
17.4.2. 模拟并购后与AI模型的整合
17.4.3. 使用NLP进行自动尽职调查分析

17.5. 使用遗传算法进行投资组合管理

17.5.1. 使用遗传算法进行投资组合优化
17.5.2. 用Python实现选择和分配策略
17.5.3. 人工智能优化投资组合的有效性分析

17.6. 人工智能用于继任计划

17.6.1. 利用人工智能进行人才识别和发展
17.6.2. 使用Python进行继任计划的预测模型
17.6.3. 通过人工智能集成改进变革管理

17.7. 利用AI和TensorFlow制定市场策略

17.7.1. Deep Learning技术在市场分析中的应用
17.7.2. 使用TensorFlow和Keras建模市场趋势
17.7.3. 基于人工智能洞察制定市场进入策略

17.8. 利用AI和IBM Watson进行竞争力和竞争对手分析

17.8.1. 使用NLP和机器学习进行比赛监控
17.8.2. 使用IBM Watson进行自动竞争分析
17.8.3. 实施基于人工智能分析的竞争策略

17.9. 人工智能辅助策略谈判

17.9.1. 人工智能模型在谈判准备中的应用
17.9.2. 使用基于人工智能的交易模拟器进行培训
17.9.3. 评估人工智能对谈判结果的影响

17.10. 财务策略中人工智能项目的实施

17.10.1. 人工智能项目规划与管理
17.10.2. 使用Microsoft Project等项目管理工具
17.10.3. 案例研究的展示以及成功和学习的分析

模块 18. 使用OR-Tools的高级财务优化技术

18.1. 财务优化简介

18.1.1. 优化基础知识
18.1.2. 财务领域的优化工具和技术
18.1.3. 财务领域优化应用

18.2. 投资组合优化

18.2.1. 用于投资组合优化的马科维茨模型
18.2.2. 受限投资组合优化
18.2.3. 在Python中使用OR-Tools实现优化模型

18.3. 财务中的遗传算法

18.3.1. 遗传算法简介
18.3.2. 遗传算法在财务优化中的应用
18.3.3. 实际例子和案例研究

18.4. 财务中的线性和非线性规划

18.4.1. 线性和非线性规划基础知识
18.4.2. 在投资组合管理和资源优化中的应用
18.4.3. 解决线性规划问题的工具

18.5.  财务中的随机优化

18.5.1. 随机优化概念
18.5.2. 在风险管理和金融衍生品中的应用
18.5.3. 随机优化模型和技术

18.6. 鲁棒优化及其在金融中的应用

18.6.1. 稳健优化的基础知识
18.6.2. 不确定金融环境中的应用
18.6.3. 稳健优化案例研究和示例

18.7. 金融领域的多目标优化

18.7.1. 多目标优化简介
18.7.2. 在多元化和资产配置中的应用
18.7.3. 多目标优化的技术和工具

18.8. 用于财务优化的机器学习

18.1.1. 机器学习技术在优化中的应用
18.1.2. 基于机器学习的优化算法
18.1.3. 实施和案例研究

18.9. Python和OR-Tools中的优化工具

18.9.1. Python中的库和优化工具（SciPy，OR-Tools）
18.9.2. 最优化问题的实际实现
18.9.3. 财务应用示例

18.10. 财务优化的项目和实际应用

18.10.1. 财务优化项目的开发
18.10.2. 财务领域优化解决方案的实施
18.10.3. 项目成果的评估和展示

模块 19. 使用Plotly和Google Data Studio分析和可视化财务数据

19.1. 财务数据分析基础知识

19.1.1. 数据分析简介
19.1.2. 分析财务数据的工具和技术
19.1.3. 数据分析在金融中的重要性

19.2. 财务数据的探索性分析技术

19.2.1. 财务数据的描述性分析
19.2.2. 使用Python和R可视化财务数据
19.2.3. 识别财务数据的模式和趋势

19.3.  财务时间序列分析

19.3.1. 时间序列基础知识
19.3.2. 财务数据的时间序列模型
19.3.3. 时间序列分析与预测

19.4. 财务中的相关性和因果关系分析

19.4.1. 相关分析方法
19.4.2. 识别因果关系的技术
19.4.3. 财务分析中的应用

19.5. 财务数据的高级可视化

19.5.1. 高级数据可视化技术
19.5.2. 交互式可视化工具  (Plotly Dash）
19.5.3. 用例和实际示例

19.6. 金融数据中的聚类分析

19.6.1. 聚类分析简介
19.6.2. 市场和客户细分中的应用
19.6.3. 聚类分析的工具和技术

19.7. 财务中的网络和图分析

19.7.1. 网络分析基础知识
19.7.2. 图分析在金融中的应用
19.7.3. 网络分析工具(NetworkX, Gephi)

19.8. 财务中的文本和情感分析

19.8.1. 远程医疗中的自然语言处理（NLP）
19.8.2. 新闻和社交网络中的情感分析
19.8.3. 文本分析的工具和技术

19.9. 人工智能财务数据分析和可视化工具

19.9.1. Python中的数据分析库 (Pandas，NumPy）
19.9.2. R中的可视化工具(ggplot2, Shiny)
19.9.3. 分析和可视化的实际实施

19.10. 实用分析和可视化项目和应用

19.10.1. 财务数据分析项目开发
19.10.2. 交互式可视化解决方案的实施
19.10.3. 项目成果的评估和展示

模块 20. 使用TensorFlow和 Scikit-learn进行财务风险管理的人工智能

20.1. 财务风险管理的基础知识

20.1.1. 风险管理基础知识
20.1.2. 财务风险的类型
20.1.3. 财务风险管理的重要性

20.2. 人工智能信用风险模型

20.2.1. 用于信用风险评估的机器学习技术
20.2.2. 信用评分scoring模型 (scikit-learn) 
20.2.3. 用Python实现信用风险模型

20.3. 人工智能信用风险模型

20.3.1. 市场风险分析与管理
20.3.2. 市场风险预测模型的应用
20.3.3. 市场风险模型的实施

20.4. 操作风险及其人工智能管理

20.4.1. 操作风险的概念和类型
20.4.2. 人工智能技术在操作风险管理中的应用
20.4.3. 工具和实际例子

20.5. 人工智能信用风险模型

20.5.1. 流动性风险的基本原理
20.5.2. 用于流动性风险分析的机器学习技术
20.5.3. 流动性风险模型的实际实施

20.6. 利用人工智能进行系统性风险分析

20.6.1. 系统性风险的概念
20.6.2. 人工智能在系统性风险评估中的应用
20.6.3. 案例研究和实例

20.7. 考虑风险的投资组合优化

20.7.1. 投资组合优化技术
20.7.2. 将风险措施纳入优化
20.7.3. 投资组合优化工具

20.8. 财务风险模拟

20.8.1. 风险管理的模拟方法
20.8.2. 蒙特卡罗模拟在金融中的应用
20.8.3. 用Python实现模拟

20.9. 持续的风险评估和监控

20.9.1. 持续风险评估技术
20.9.2. 监控和报告风险的工具
20.9.3. 实施连续监测系统

20.10. 风险管理中的项目和实际应用

20.10.1. 财务风险管理项目的开发
20.10.2. 实施风险管理人工智能解决方案
20.10.3. 项目成果的评估和展示

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