人工智能需要学什么(人工智能需要学什么知识)

　　接下来小编介绍下本站习人工智学习的课程内容:

　　一、Python基础与数据科学库
　　1.1 Python快速入门免费试学
　　1.2 科学计算库.Numpy
　　1.3 数据分析处理库Pandas
　　1.4 可视化库Matplotlib
　　1.5 可视化库Seaborn

　　二、机器学习入门篇
　　2.1 算法:线性回归算法
　　2.2 算法:逻辑回归算法
　　2.3 案例:Python实现逻辑回归与梯度下降
　　2.4 案例实战.信用卡欺诈检测

　　三、机器学习入门篇2
　　3.1 算法:决策树
　　3.2 决策树Sklearn实例
　　3.3 算法:随机森林与集成算法
　　3.4 集成算法实例
　　3.5 算法:贝叶斯算法
　　3.6 案例:Python文本数据分析
　　3.7 算法:KMEANS聚类
　　3.8 算法:DBSCAN聚类
　　3.9 案例:聚类实践
　　3.10 案例:Python实现线性判别分析
　　3.11 算法:PCA主成分分析
　　3.12 案例:Python实现PCA主成分分析

　　四、机器学习提升篇
　　4.1 算法:EM算法
　　4.2 案例:GMM聚类实践
　　4.3 算法:推荐系统
　　4.4 案例:推荐系统实践
　　4.5 算法:线性支持向量机
　　4.6 案例:SVM实践
　　4.7 非线性支持向量机
　　4.8 算法:时间序列AIRMA模型
　　4.9 案例:时间序列预测任务
　　4.10 算法:Xgboost提升算法
　　4.11 案例:Xgboost调参实例
　　4.12 机器学习套路与benchmark
　　4.13 案例:探索性数据分析.农粮数据分析

　　五、数据挖掘篇
　　5.1 泰坦尼克号获救预测
　　5.2 用户画像
　　5.3 kaggle数据科学
　　5.4 Xgboost实战
　　5.5 京东购买预测
　　5.6 房价预测

　　六、深度学习必备原理与实战
　　6.1 算法:深度学习概述与计算机视觉挑战
　　6.2 算法:深度学习必备基础知识点
　　6.3 算法:最优化与反向传播
　　6.4 算法:神经网络整体架构
　　6.5 案例:案例实战CIFAR图像分类任务

　　七、深度学习必备原理与实战2
　　八、深度学习必备原理与实战3
　　九、深度学习必备原理与实战4
　　十、tensorflow2版本
　　十一、深度学习项目实战
　　十二、深度学习项目实战2
　　十三、深度学习项目实战3
　　十四、Tensorflow.图像处理
　　十五、Tensorflow.自然语言处理
　　十六、物体检测与机器翻译实战
　　十七、Keras框架实战
　　十八、opencv实战
　　十九、机器学习竞赛实战
　　二十、机器学习竞赛优胜解决方案实战

　　课程详细讲解python语法和数据科学库Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn,,机器学习中的线性回归,逻辑回归,决策树,聚类等关键算法以及数据挖掘,深度学习原理卷积神经网络等知识,通过原理讲解+案例应用+项目实战的方式,深刻理解人工智能及其实现,从思想和技术上都得到质的提升。

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