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NOAI初赛课程大纲（无基础）--80H
适合学生：无基础可从零开始
课程大纲
2、Variable,expression and statement 变量与语句
3、Input/output输入输出
4、If/else 判断条件
5、Iteration 循环
6、Function 方程
7、String 字符串
8、List 列表
9、Tuple 元组
10、Dictionary 字典
11、Classes and objects 类与对象
12、Classes and function 类与方程
13、Classes and methods 类与函数
14、Module 模块
15、Package 包
16、Standard class 标准类
17、Inheritance 继承
18、Sorting/Searching 搜索与排序
19、Review 复习
20、Practice 练习
第二阶段
数学基础（10H）
| 1、Intro to Calculus 微积分基础 |
| 2、Intro to Calculus 微积分基础 |
| 3、Intro to Linear Algebra 线性代数基础 |
| 4、Intro to Linear Algebra 线性代数基础 |
| 5、Numpy+Pandas+matplotlib+seaborn机器学习常用库 |
第三阶段
机器学习（30H）
| 1、Intro to AI 人工智能概述 |
| 2、Linear Regression 线性回归 |
| 3、Linear Regression 线性回归 |
| 4、Logistic Regression 逻辑回归 |
| 5、Logistic Regression 逻辑回归 |
| 6、Neural Networks 神经网络 |
| 7、Neural Networks 神经网络 |
| 8、Activation Function+Optimizer+Vanishing Gradient+dropout+softmax 激活方程+优化器+梯度消失+dropout+softmax |
| 9、Decision Tree 决策树 |
| 10、Random Forest+Ensemble Learning 随机森林+集成学习 |
| 11、Naive Bayes Algorithm 朴素贝叶斯算法 |
| 12、Association Rule Algorithm 关联规则算法 |
| 13、Support Vector Machine+Gaussian Distribution支持向量机+高斯分布 |
| 14、Clusters 聚类 |
| 15、PCA+Anomaly detection 主成分分析,异常检测 |
NOAI初赛课程大纲（有Python基础）--40H
适合有Python基础的学生
数学（10h）
1.微积分基础 2h
2.线性代数基础 2h
3.线性代数基础 2h
4.线性代数基础 2h
5.Numpy+Pandas+matplotlib+seaborn 2h
机器学习（30h）
6.人工智能概述 2h
7.线性回归2h
8.线性回归 2h
9.逻辑回归 2h
10.逻辑回归 2h
11.神经网络 2h
12.神经网络 2h
13.激活方程+优化器+梯度消失+dropout+softmax 2h
14.决策树2h
15.随机森林+集成学习（xgboost,catBoost, LightGBM) 2h
16.朴素贝叶斯算法 2h
17.关联规则算法 2h
18.支持向量机+高斯分布 2h
19.聚类 2h
20.主成分分析,异常检测2h
NOAI国赛课程大纲--40H
课程大纲
1、深度学习（12H）
| Pytorch入门 |
| CNN |
| CNN |
| Resnet |
| Object Dection+OpenCV |
| YOLO算法 |
2、自然语言处理（10H）
| RNN+Gru |
| LSTM |
| wordvec+glove(word embedding) |
| Transformer |
| Transformer |
3、大模型与多模态（18H）
| BERT+GPT |
| GQA+MLA |
| VIT+DETR |
| PINN |
| GAN |
| CLIP |
| Diffusion Model |
| Speech Signal Processing+Speech Recognition |
| Qwen本地部署与API调用方法 |
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