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路线详情:6步骤·7门课

Step1: Python零基础入门

Python是人工智能的首选开发语言,本课程将带你零基础快速上手 Python, 掌握Python基本编程语法,以便学习人工智能课程时更好的理解代码实现。

学习目标:

快速掌握 Python语法以及应用技巧

课程重点:

1、Python常用语法精讲
2、Python语法的应用技巧
3、Python函数式编程,面向对象精讲
4、原生爬虫实践,把python用起来

基础语法 函数 面向对象 装饰器
Step2: 人工智能必备数学知识

数学不仅是算法的灵魂,也是人工智能的必备基础知识.。利用前面学到的Python将编程与数学结合起来, 手把手带你实现每一个数学概念。

学习目标:

由浅入深,学习完整的线性代数知识体系

课程重点:

1、讲解向量和矩阵、线性系统等线代的基础知识
2、完整学习线性代数领域的知识体系
3、配合编程,实现每一个数学概念
4、实现自己的小型线性代数库

向量 矩阵 特征值 线性系统
Step3: 初识人工智能

本阶段将帮你全面梳理人工智能核心知识,使用流行的Python3语言手把手带你完成AI实战项目,带你构建完整人工智能知识体系,快速入门AI。

学习目标:

人工智能基础全方位讲解,快速入门必备

课程重点:

1、AI知识系统化讲解
2、图形可视化讲解
3、快速上手主流框架
4、提升实战综合能力

机器学习 深度学习 监督、无监督混合算法 机器学习库
Step4: 机器学习算法入门

机器学习算法是进入人工智能的必经之路, 也是高薪就业的保障。本课程总览机器学习全局,全面透彻的讲解机器学习核心算法。

学习目标:

系统掌握机器学习10种核心算法

课程重点:

1、机器学习经典算法系统讲解
2、Python核心工具scikit-learn等系统讲解
3、算法推导/对比/调试
4、模型正则化/选择/评价超参调整

K近邻算法 线性回归 逻辑回归 PCA/SVM 决策树
Step5: 深度学习入门

深度学习带动人工智能长足的进步,图像和语音都是其应用范围。本阶段重点便是深度学习中核心知识点-神经网络(CNN\RNN\GAN)与实战应用。

学习目标:

掌握深度学习理论基础与核心算法

课程重点:

1、全面解析深度学习知识体系
2、掌握深度学习核心算法原理,了解最新前沿技术
3、贴合实际,独立开发多个项目,掌握调参经验

CNN RNN GAN
Step6: 深度学习热门框架从入门到应用

谷歌的 Tensorflow 与 Facebook 的 PyTorch 一直是颇受欢迎的两种主流深度学习框架,趁早入手学习才能快人一步。

学习目标:

掌握Tensorflow2.0的基础语法以及常见 API

课程重点:

1、Tensorflow2.0新特性
2、配套多个Kaggle实战项目
3、涵盖模型保存与部署、分布式训练等进阶知识
4、兼讲部分1.0版本内容,轻松平移到2.0版本

Tensorflow Kaggle 图像/文本分类

学习目标:

全面解读PyTorch框架的基础知识和核心应用

课程重点:

1、全面覆盖PyTorch框架关键性知识点
2、涵盖CV,NLP,GAN领域经典模型结构和核心知识点
3、兼顾工程实战和理论基础,纵观前沿新进展
4、从数据清洗到模型训练,模型部署测试,全面覆盖

PyTorch 神经网络 模型调优 图像/文本/机器翻译

*说明:路线内每门课程都具有完整独立的学习价值,因此一部分知识点可能重合,选择前请知晓!

如果该路线学起来吃力,您需要掌握如下知识

只要你对人工智能感兴趣,想从业于机器学习,或是准备参加机器学习相关比赛,本路线非常适合你。

人工智能入门:Python实现机器学习

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