甄文智老师 腾讯早期员工&创办10亿的互联网公司&智能穿戴CTO和深大研究生导师
课程背景：
随着人工智能技术的飞速发展，Python作为其主要的编程语言之一，以及AI智能体在各个领域的广泛应用，对于掌握Python编程和AI智能体开发技能的需求日益增长。本课程旨在为学员提供一套系统、实用的学习路径，从Python基础出发，逐步深入到机器学习、聚类分析、数据可视化等关键技术，进而探索基于大模型的智能体应用开发，并结合软件工程实践，使学员能够全面掌握AI智能体开发的核心技能。
课程目标：
1、掌握Python编程基础：熟练掌握Python语言，为AI开发打下坚实基础。
2、精通机器学习核心技术：掌握预测、分类等模型，了解机器学习工作流程。
3、提升数据分析与可视化能力：学会聚类分析，熟练使用数据可视化工具。
4、掌握AI智能体开发技能：了解大模型应用，掌握智能体开发关键技术。
授课形式：主题讲授+视频欣赏+案例研讨+学员分享+小组练习
时间安排：共计6小时
课程详细大纲：
第一章：Python基础与机器学习初探
1、Python编程基础
1.1 Python语言简介与环境搭建
1.2 基本语法与数据类型
1.3 控制结构与函数定义
2、机器学习概览
2.1 机器学习基础概念
2.2 监督学习与非监督学习
2.3 机器学习工作流程
3、预测模型与分类模型
3.1 线性回归与逻辑回归
3.2 决策树与随机森林
3.3 支持向量机与K-近邻算法
第二章：聚类分析、数据预处理与可视化
1、聚类分析基础
1.1 聚类算法原理
1.2 K-means聚类与层次聚类
1.3 聚类效果评估
2、数据预处理与特征工程
2.1 数据清洗与缺失值处理
2.2 特征选择与特征提取
2.3 数据标准化与归一化
3、数据分析可视化
3.1 Matplotlib与Seaborn基础
3.2 数据可视化策略与技巧
3.3 交互式可视化工具介绍
第三章：大模型驱动的智能体应用开发
1、大模型基础
1.1 大模型概述与发展趋势
1.2 大模型训练与推理
1.3 大模型应用场景
2、RAG（检索增强生成）技术
2.1 RAG原理与架构
2.2 RAG在智能体中的应用
2.3 RAG实践案例
3、智能体与意图理解
3.1 智能体概念与架构
3.2 意图理解技术与方法
3.3 智能体对话系统设计
4、提示词工程
4.1 提示词设计原则与技巧
4.2 提示词优化策略
4.3 提示词在智能体中的应用实例
第四章：软件工程在AI智能体项目中的实践
1、软件工程基础
1.1 软件开发生命周期
1.2 需求分析与管理
1.3 软件设计与架构
2、AI智能体项目开发实践
2.1 AI项目开发流程
2.2 代码管理与版本控制
2.3 测试策略与持续集成
3、软件工程在智能体项目中的特殊考量
3.1 智能体项目的独特性
3.2 智能体项目的风险管理
3.3 智能体项目的质量保证
授课老师
甄文智 人工智能与数字化转型实战专家
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
