课程简介
在快速演进的技术版图中，机器学习（ML）和人工智能（AI）处于推动创新与效率的最前沿。作为技术创新的重要中心，亚洲对具备相关技能的专业人才需求日益增长。掌握并运用AI与ML不仅能够带来竞争优势，还为金融、医疗、制造等各行业开辟新的增长路径。了解并应用ML.NET这一微软开源、跨平台的机器学习框架，将显著提升部署具备可扩展性与稳健性的AI解决方案的能力。
商业价值
对于人力资源经理和业务领导者来说，投入ML和AI能力培训是一项战略性举措。投资回报清晰可见，善用AI与ML的企业在决策流程、运营效率以及客户体验方面都有明显提升。通过对员工进行ML.NET培训，企业能够建立内部专业能力，减少对外部顾问的依赖，并加速项目进度。本课程旨在帮助学员掌握实施AI解决方案所需的关键技能，从而创造显著的商业价值。
课程目标
- 理解使用ML.NET开展机器学习与AI的基础知识。
- 学习如何构建、训练并部署机器学习模型。
- 获得数据预处理与模型评估的实操经验。
- 探索高级机器学习技术与算法。
- 使用ML.NET在不同行业开发真实应用。
课程大纲
模块一：ML.NET简介
本模块将介绍ML.NET的基础、架构以及与.NET应用的集成。学员将了解不同类型的机器学习模型及其应用场景。
模块二：数据预处理与特征工程
数据预处理是构建机器学习模型的关键步骤。本模块聚焦于数据清洗、归一化以及特征提取等为ML.NET模型准备数据的关键技术。
模块三：模型构建与训练
学员将学习如何使用ML.NET构建并训练模型，包括选择合适的算法、配置模型参数以及理解训练过程。
模块四：模型评估与优化
本模块介绍评估模型性能的技术，包括准确率等评估指标、交叉验证以及超参数调优，以优化模型表现。
模块五：机器学习模型部署
学习如何在生产环境中部署已训练的模型。本模块涵盖模型序列化、API集成以及可扩展性等相关考量。
教学方法
本课程采用互动式教学，将理论讲解与实操练习相结合。学员将参与真实项目，在实践环境中应用所学概念。小组协作讨论与问题解决环节是学习过程的重要组成部分，确保对课程内容的全面理解。
适合人群
本课程适合希望通过ML.NET拓展机器学习与AI知识的软件开发人员、数据科学家和IT专业人士。同时也适用于希望了解AI与ML对业务运营潜在影响的业务分析师与管理者。
常见问题
问：参加本课程是否需要具备机器学习的相关经验？
答：具备相关经验更有帮助，但并非必需。本课程同时面向初学者和希望提升现有技能的学员设计。
问：参加课程需要哪些软件？
答：学员需要一台已安装 Visual Studio 或 Visual Studio Code 的电脑，并配备 .NET SDK。
问：完成课程后是否会获得证书？
答：会。成功完成课程的学员将获得结业证书。
问：课程以何种形式进行？
答：本课程支持线上与线下两种形式，便于不同学习偏好的学员灵活选择。