摘 要
通过这次课程，我们以一系列人工智能与数据挖掘创新实验入手，六次实验涵盖了从开发环境
搭建到机器学习模型训练的全过程。实验一重点介绍了PyCharm与Anaconda的安装与集成，为Python
开发工作奠定了基础。实验二利用PaddlePaddle平台实现了动物识别功能的本地化部署，展示了深
度学习框架的应用能力。在UI设计方面，通过PyQt5和PyUIC5，实现了用户界面的设计及界面与逻辑
的交互，体现了软件工程的综合实践能力。手写数字识别实验中，基于Keras框架训练并优化了神经
网络模型，达到了高准确度的识别效果。最终实验通过迁移学习方法对锂离子电池健康进行了评
估，加深了对机器学习算法及其工业应用的理解。整体来看，实验报告展示了在人工智能领域的扎
实基础和创新能力，完成了从环境搭建到模型训练的一系列任务，并在实验中取得了积极的成果。
关 键 词 ： Python； 深 度 学 习 ； 神 经 网
络；
