機器學習建模
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-04
機器學習建模的視頻教程
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統(tǒng)到部件的機理及機器學習建模案例介紹
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統(tǒng)到部件的機理及機器學習建模案例介紹 直播時間：3月12日 19:30 課時章節(jié)：第1節(jié)課（共1節(jié)） 適用人群：想要了解學習機理和機器學習建模在化工新能源中的應用 背景： 很多的新能源尤其是燃料電池系統(tǒng)其實也算一個小型的化工系統(tǒng)，這個系統(tǒng)可能使用氫氣或者天然氣作為燃料來發(fā)電驅(qū)動汽車或者向電網(wǎng)輸送，也可能是在逆向運行采用電網(wǎng)的電來分解水制氫。
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化工新能源中的機器學習建模中的時間序列建模算法
直播大綱： 本課程主要介紹已經(jīng)完成過的一些化工新能源系統(tǒng)或者器件的機理及機器學習建模案例，手把手教你用numpy實現(xiàn)機器學習的RNN/LSTM/GRU，并講解序列建模的seq2seq算法。 配備若干案例進行演示。
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機器學習建模的實例教程
基礎(chǔ)大綱
機器學習及生物組學基礎(chǔ)
目標：對機器學習基本概念進行介紹，讓大家對機器學習基本概念有大致了解。明確機器學習方法的適用性，優(yōu)勢，以及局限性等
什么是機器學習
機器學習的應用實例
生物組學簡介（基因組學，轉(zhuǎn)錄組學，蛋白組學，代謝組學）
機器學習在在多組學數(shù)據(jù)分析的應用
python基礎(chǔ)
目標：機器學習主流實現(xiàn)是python語言。學習機器學習之前，有針對性的對python進行系統(tǒng)的學習，數(shù)據(jù)的基本處理,以方便將來開展機器學習的學習
python安裝與開發(fā)環(huán)境的搭建
基本數(shù)據(jù)類型、組合數(shù)據(jù)類型
函數(shù)、列表 、元組、字典、集合
控制結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)
Numpy模塊——矩陣的科學計算
Matplotlib模塊——數(shù)據(jù)處理與繪圖
Pandas模塊——csv數(shù)據(jù)處理與分析
Sklearn模塊——機器學習模型基礎(chǔ)軟件包調(diào)用
2 案例實踐一：利用Python pandas讀取組學CSV數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)讀取、轉(zhuǎn)換、保存等
生物組學大數(shù)據(jù)預處理與探索分析
目標：對高維組學數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析及機器學習建模前，需要對數(shù)據(jù)進行預處理，如缺失值填補、降維可視化等，大數(shù)據(jù)預處理與探索分析是檢驗數(shù)據(jù)質(zhì)量與了解數(shù)據(jù)分布的必要過程。
展開 1.深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡的組成、訓練和實現(xiàn)，掌握深度空間特征分布等關(guān)鍵概念；
2.掌握遷移學習的思想與基本形式，了解傳統(tǒng)遷移學習的基本方法，對比各種方法的優(yōu)缺點；
3.握深度遷移學習的思想與組成模塊，學習深度遷移學習的各種方法；
4.掌握深度遷移學習的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計、目標函數(shù)設計的前沿方法，了解遷移學習在PDA、Source-Free DA上的應用；
5.掌握深度遷移學習在語義分割、目標檢測、行人重識別等任務中的應用，學習圖像/視頻風格遷移方法，了解風格遷移在實際生活中的應用；
6.掌握小樣本學習、Transformer等前沿方法和基本思想，了解小樣本學習、Transformer等在實際場景下的應用；
7.通過實操掌握圖片視頻風格遷移，自動駕駛中的跨域語義分割，目標檢測。
老師：來自中國科學院計算技術(shù)研究所、清華大學、北京理工大學等科研機構(gòu)和大學的高級專家，擁有豐富的科研及工程技術(shù)經(jīng)驗，長期從事深度學習、遷移學習、計算機視覺等領(lǐng)域的教學與研究工作。
人員：各省市、自治區(qū)從事人工智能、機器學習、深度學習、遷移學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別、圖像處理、小樣本分析等領(lǐng)域相關(guān)的企事業(yè)單位技術(shù)骨干、科研院所研究人員和大專院校相關(guān)專業(yè)教學人員及在校研究生等相關(guān)人員，以及深度遷移學習廣大愛好者。
一、機器學習簡介與經(jīng)典機器學習算法介紹
1.什么是機器學習？
2.機器學習框架與基本組成
3.機器學習的訓練步驟
4.機器學習問題的分類
5.經(jīng)典機器學習算法介紹
目標：機器學習是人工智能的重要技術(shù)之一，詳細了解機器學習的原理、機制和方法，為學習深度學習與遷移學習打下堅實的基礎(chǔ)。
展開 機器學習與深度學習 ￥9.9
以下內(nèi)容關(guān)于機器學習與深度學習的入門資料。
機器學習(Machine Learning)，是一門人工智能的科學，是通過用算法解析數(shù)據(jù)，不斷學習，對世界中發(fā)生的事做出判斷和預測的一項技術(shù)。
深度學習(Deep Learning)，是用于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，并模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)的一種機器學習技術(shù)。
人工智能、機器學習與深度學習的關(guān)系
工程應用中 機器學習與深度學習的主要區(qū)別有以下幾方面：
機器學習典型過程：
（1）首先在計算機中存儲歷史的數(shù)據(jù)。
（2）將這些數(shù)據(jù)通過機器學習算法進行處理，這個過程在機器學習中叫做“訓練”。
（3）處理的結(jié)果可以被我們用來對新的數(shù)據(jù)進行預測，這個結(jié)果一般稱之為“模型”。
（4）對新數(shù)據(jù)的預測過程在機器學習中叫做“預測”。
“訓練”與“預測”是機器學習的兩個過程，“模型”則是過程的中間輸出結(jié)果，“訓練”產(chǎn)生“模型”，“模型”指導 “預測”。
機器學習與人類思考的類比
深度學習的主要差異：
深度學習不需要我們?nèi)ヌ崛√卣鳎亲詣拥貙?shù)據(jù)進行篩選，自動地提取數(shù)據(jù)高維特征。如下圖所示，深度學習與機器學習中的監(jiān)督學習一般方法相比，少了特征工程，節(jié)約了工程師們大量工作時間。
展開 Python 機器學習與人工智能深度學習案例實踐——課程大綱（配備機器學習教材）
第
一
節(jié)
Python與TensorFlow
1．機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、聯(lián)系及區(qū)別
2．機器學習和大數(shù)據(jù)、人工智能及其他學科領(lǐng)域的關(guān)系
3．機器學習和深度學習的關(guān)系
4．機器學習方法的分類及本課程內(nèi)容
（1）有監(jiān)督學習：分類、回歸
（2）無監(jiān)督學習：聚類
（3）強化學習
（4）半監(jiān)督學習
5．機器學習應用的一般流程
（1）對象的表示
（2）訓練/學習
（3）測試/應用
6．機器學習的典型應用案例
（1）機器學習在自然語言理解領(lǐng)域的應用(機器翻譯、智能問答)
（2）機器學習在多媒體處理領(lǐng)域的應用
(人臉識別、視頻分析)
（3）機器學習在語音處理領(lǐng)域的應用(語
音識別、語音合成)
（4）機器學習在網(wǎng)絡安全領(lǐng)域的應用(入
侵檢測、惡意軟件識別)
（5）機器學習在互聯(lián)網(wǎng)上的應用(搜索引
擎、計算廣告、推薦系統(tǒng))
代碼和案例實踐：
1.卷積與(指數(shù))移動平均線
2.股票數(shù)據(jù)分析
3.缺失數(shù)據(jù)的處理
4.環(huán)境數(shù)據(jù)異常檢測和分析
第
二
節(jié)
回歸分析
1．線性回歸
（1）回歸的基本概念
（2）線性回歸
（3）對率(Logistic)回歸
（4）嶺(Ridge)回歸
（5）Lasso 回歸
（6）Elastic Net
2．Logistic/Softmax回歸
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機器學習建模的相關(guān)專題、標簽、搜索
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機器學習建模的最新內(nèi)容
文章推薦：《Reduced-order representations of crystallographic texture for application to surrogate modelling of austenitic stainless steel》
晶體塑性有限元（CPFE）模型在預測多晶材料宏觀性能與微觀晶體學織構(gòu)的相互作用中扮演著核心角色 。然而，極其龐大的計算成本成為了將其推廣至宏觀工程部件
終極DevOps到MLOps訓練營：構(gòu)建機器學習CI/CD流水線 Ultimate DevOps to MLOps Bootcamp - Build ML CI/CD Pipelines 發(fā)布時間：2025年 課程時長：12小時 課程大小：6.7GB 語言：英文 課程
藥物發(fā)現(xiàn)與化學信息學中的機器學習應用 發(fā)布時間：2026年 時長：3小時 大小：1.1GB 語言：英語 課程內(nèi)容 學習將Python、人工智能與機器學習技術(shù)應用于化學信息學領(lǐng)域，掌握藥物發(fā)現(xiàn)的計算方法與實操項目開發(fā)，從零搭建相關(guān)預測模型并完成部署。 學習目標
視頻格式：MP4 | 視頻編碼：h264，分辨率1920×1080 | 音頻編碼：AAC，采樣率44.1 KHz，雙聲道
- 難度級別：所有級別 | 類別：電子學習 | 語言：英語 | 時長：25講（3小時14分鐘） | 大小：2.5 GB
- 課程簡介：一份適合初學者的Python人工智能與機器學習入門指南
- 學習內(nèi)容：
- Python編程入門
項目概述
隨著移動通信的普及，垃圾短信已成為影響用戶日常生活和信息安全的重要問題。本項目旨在開發(fā)一款高效、準確的智能垃圾短信檢測系統(tǒng)，利用機器學習技術(shù)自動識別和過濾垃圾短信，保護用戶的隱私和安全。
系統(tǒng)架構(gòu)
本垃圾短信檢測系統(tǒng)基于 Python 語言開發(fā)，主要依賴 `scikit-learn` 機器學習庫，結(jié)合文本處理和模型訓練技術(shù)，實現(xiàn)垃圾短信的自動分類與識別。
培訓亮點
本次培訓聚焦兩大前沿方向：
輕量化設計： 掌握 Altair Inspire 軟件操作與結(jié)構(gòu)優(yōu)化實戰(zhàn)；
AI 應用： 學習 AI Studio 的機器學習建模與反向優(yōu)化方法。
培訓與競賽結(jié)合，真正實現(xiàn)“以訓促賽、以賽促教、以教促研”，助力高校教師掌握智能設計與AI融合應用能力。
OptiSystem軟件已集成機器學習（ML）工具，用戶可通過分析雙電平系統(tǒng)的眼圖來訓練光通信系統(tǒng)。該工具提供多個功能選項卡，支持用戶對OptiSystem項目生成的眼圖模型進行訓練與測試。此外，工具還可導入外部眼圖圖像，并基于該圖像預測系統(tǒng)在生成眼圖時的運行狀態(tài)。工具將根據(jù)訓練條件提供系統(tǒng)參數(shù)及眼圖分析結(jié)果，以便用戶采取相應的系統(tǒng)管理措施。本案例將展示如何在10Gbps NRZ OOK-DD系統(tǒng)中使用機器學習工具
OptiSystem軟件已集成機器學習（ML）工具，用戶可通過分析雙電平系統(tǒng)的眼圖來訓練光通信系統(tǒng)。該工具提供多個功能選項卡，支持用戶對OptiSystem項目生成的眼圖模型進行訓練與測試。此外，工具還可導入外部眼圖圖像，并基于該圖像預測系統(tǒng)在生成眼圖時的運行狀態(tài)。工具將根據(jù)訓練條件提供系統(tǒng)參數(shù)及眼圖分析結(jié)果，以便用戶采取相應的系統(tǒng)管理措施。本案例將展示如何在10Gbps NRZ OOK-DD
前 言
在傳動系統(tǒng)設計開發(fā)領(lǐng)域，海克斯康旗下Romax仿真平臺提供了完整的解決方案，涵蓋了從方案布局、詳細設計到實驗驗證等各個關(guān)鍵的產(chǎn)品開發(fā)階段的仿真分析工作。隨著新技術(shù)的快速更新迭代，傳動產(chǎn)品開發(fā)過程中仍然需要解決更多難題，例如：
?復雜系統(tǒng)進行手動設計優(yōu)化，費時費力并且完全依靠工程師自身經(jīng)驗；
?普通的DOE分析在處理多變量時需要大量的樣本點，尤其對于大模型，對軟硬件資源要求極高
構(gòu)建完成的數(shù)據(jù)可繼續(xù)通過 AI Studio 和 AI Hub 進行機器學習建模，整個過程強調(diào)“無代碼”和“自動化”特性。平臺內(nèi)置多種機器學習算法，如分類、聚類、回歸、離群點檢測、購物籃分析等，用戶只需將數(shù)據(jù)導入，拖拽相應操作符進行連接，設定輸出格式后點擊運行即可，極大簡化了建模流程，滿足非程序員用戶的需求。
