近幾年人工智能越來(lái)越火了,隨之而帶來(lái)的人工智能相關(guān)培訓也越來(lái)越多了,那么如果你也想去學(xué)習一下人工智能相關(guān)知識,那就要先了解一下人工智能都需要學(xué)習哪些課程?

1、機器學(xué)習中的Python:Python環(huán)境搭建與其基礎語(yǔ)法的學(xué)習,熟悉列表元組等基礎概念與python函數的形式,Python的IO操作,Python中類(lèi)的使用介紹,python使用實(shí)例講解機器學(xué)習領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實(shí)現的任務(wù)等,同時(shí)學(xué)習搭建和配置機器學(xué)習環(huán)境,并學(xué)會(huì )用線(xiàn)性回歸解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題。

2、人工智能數學(xué)基礎:熟悉數學(xué)中的符號表示,理解函數求導以及鏈式求導法則,理解數學(xué)中函數的概念,熟悉矩陣相關(guān)概念以及數學(xué)表示。將數學(xué)概念與程序基礎聯(lián)系起來(lái);梯度下降實(shí)例講解;

3、機器學(xué)習概念與入門(mén):了解人工智能中涉及到的相關(guān)概念。了解如何獲取數據以及特征工程。熟悉數據預處理方法。理解模型訓練過(guò)程。熟悉pandas的使用。了解可視化過(guò)程;Panda使用講解;圖形繪制;

4、機器學(xué)習的數學(xué)基礎-數學(xué)分析:掌握和了解人工智能技術(shù)底層數學(xué)理論支撐;概率論,矩陣和凸優(yōu)化的介紹,相應算法設計和原理;凸優(yōu)化理論,流優(yōu)化手段 SGD,牛頓法等優(yōu)化方法。

5、深度學(xué)習框架TensorFlow:了解及學(xué)習變量作用域與變量命名。搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )并完成優(yōu)化。)正則化優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。梯度問(wèn)題與解決方法。

6、算法:掌握常用分類(lèi)算法:KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分類(lèi)算法調參關(guān)鍵參數。掌握不同分類(lèi)算法的過(guò)擬合、欠擬合情景與調優(yōu)。掌握集成學(xué)習調優(yōu)。通過(guò)實(shí)例對于調參過(guò)程進(jìn)行深入理解.了解不同算法的共性與個(gè)性。

7、深度學(xué)習:利用TensorFlow構建RNN網(wǎng)絡(luò ),熟悉文本向量化過(guò)程,完成RNN網(wǎng)絡(luò )的訓練過(guò)程,理解文本生成過(guò)程,理解RNN與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的區別與聯(lián)系。

8、實(shí)用項目:通過(guò)一些實(shí)際項目來(lái)綜合運用所學(xué)到的各類(lèi)知識。

當然以上只是人工智能培訓中需要學(xué)習課程的一部分,更多的是需要根據學(xué)員自己的知識儲備去選擇性學(xué)習課程。