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堪稱全網(wǎng)最全、最系統(tǒng)的人工智能學(xué)習(xí)路線+視頻教程，分享給你

發(fā)布時間：2024-06-27 16:54:41 瀏覽量：246次

現(xiàn)如今，中國人工智能領(lǐng)域人才僅有5萬人，然而未來市場需求高達500萬人，這是一個巨大的機遇，立即行動！

相比歐美，中國IT行業(yè)人才儲備明顯不足，但是人工智能領(lǐng)域的需求每年都在快速增長，尤其是未來幾年人工智能人才的需求將會更加龐大。

如果你是一名程序員，現(xiàn)在就是學(xué)習(xí)人工智能的最佳時機！為什么這么說呢？

首先，作為程序員，持續(xù)學(xué)習(xí)新技術(shù)是保持競爭力的關(guān)鍵，只有跟隨科技發(fā)展步伐，才能不被淘汰。

其次，人工智能、Python工程師目前是最吃香的職業(yè)之一，薪資待遇遠高于其他技術(shù)崗位，而且中國缺口高達500萬，每個程序員都有機會。

第三，掌握多項技能對程序員而言是最大的優(yōu)勢，而人工智能則是互聯(lián)網(wǎng)未來的發(fā)展方向。

如何學(xué)習(xí)？別著急！資料已為您準備就緒。以下是簡要目錄：

第一部分 基礎(chǔ)篇

第1章 初識機器學(xué)習(xí)

1.1 引言

1.2 基本術(shù)語

1.3 假設(shè)空間

1.4 歸納偏好

1.5 發(fā)展歷程

1.6 應(yīng)用現(xiàn)狀

第2章 模型評估與選擇

2.1 經(jīng)驗誤差與過擬合

2.2 評估方法

2.2.1 留出法

2.2.2 交叉驗證法

2.2.3 自助法

2.2.4 調(diào)參與最終模型

2.3 性能度量

2.3.1 錯誤率與精度

2.3.2 查準率、查全率與F1

2.3.3 ROC與AUC

2.3.4 代價敏感錯誤率與代價曲線

2.4 比較檢驗

2.4.1 假設(shè)檢驗

2.4.2 交叉驗證t檢驗

2.4.3 McNemar檢驗

2.4.4 Friedman檢驗與后續(xù)檢驗

2.5 偏差與方差

第3章 線性模型

3.1 基本形式

3.2 線性回歸

3.3 對數(shù)幾率回歸

3.4 線性判別分析

3.5 多分類學(xué)習(xí)

3.6 類別不平衡問題

第4章 決策樹

4.1 基本流程

4.2 劃分選擇

4.2.1 信息增益

4.2.2 增益率

4.2.3 基尼指數(shù)

4.3 剪枝處理

4.3.1 預(yù)剪枝

4.3.2 后剪枝

4.4 連續(xù)與缺失值

4.4.1 連續(xù)值處理

4.4.2 缺失值處理

4.5 多變量決策樹

第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.1 神經(jīng)元模型

5.2 感知機與多層網(wǎng)絡(luò)

5.3 誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?/p>

5.4 全局最小與局部極小

5.5 其他常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.5.1 RBF網(wǎng)絡(luò)

5.5.2 ART網(wǎng)絡(luò)

5.5.3 SOM網(wǎng)絡(luò)

5.5.4 級聯(lián)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)

5.5.5 Elman網(wǎng)絡(luò)

5.5.6 Boltzmann機

第6章 支持向量機

6.1 間隔與支持向量

6.2 對偶問題

6.3 核函數(shù)

6.4 軟間隔與正則化

6.5 支持向量回歸

6.6 核方法

第7章 深度學(xué)習(xí)

7.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN基本原理

7.2 開源深度學(xué)習(xí)框架與常見卷積網(wǎng)絡(luò)模型

7.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

7.4 生成模型與對抗生成網(wǎng)絡(luò)

7.5 Keras基礎(chǔ)（一）

7.6 Keras基礎(chǔ)（二）

7.7 Keras基礎(chǔ)（三）

7.8 Keras基礎(chǔ)（四）

7.9 Keras基礎(chǔ)（五）

7.10 Keras基礎(chǔ)（六）

7.11 Keras（七） - 圖像識別例子分析

7.12 Keras（八） - 時序模型例子分析

7.13 Keras（九） - 自然語言處理例子分析

7.14 Keras（十） - 對抗網(wǎng)絡(luò)與生成模型例子分析

7.15 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（一）

7.16 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（二）

7.17 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（三）

7.18 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（四）

7.19 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer基礎(chǔ)（五）

7.20 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 圖像識別例子分析

7.21 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 時序模型例子分析

7.22 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 自然語言處理例子分析

7.23 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 圖像分割例子分析

7.24 Tensorflow，TFSlim，Tensorlayer（六） - 對象檢測例子分析

第8章 貝葉斯分類器

8.1 貝葉斯決策論

8.2 極大似然估計

8.3 樸素貝葉斯分類器

8.4 半樸素貝葉斯分類器

8.5 貝葉斯網(wǎng)

8.5.1 結(jié)構(gòu)

8.5.2 學(xué)習(xí)

8.5.3 推斷

8.6 EM算法

第9章 集成學(xué)習(xí)

9.1 個體與集成

9.2 Boosting

9.3 Bagging與隨機森林

9.3.1 Bagging

9.3.2 隨機森林

9.4 結(jié)合策略

9.4.1 平均法

9.4.2 投票法

9.4.3 學(xué)習(xí)法

9.5 多樣性

9.5.1 誤差--分歧分解

9.5.2 多樣性度量

9.5.3 多樣性增強

第10章 聚類

10.1 聚類任務(wù)

10.2 性能度量

10.3 距離計算

10.4 原型聚類

10.4.1 k均值算法

10.4.2 學(xué)習(xí)向量量化

10.4.3 高斯混合聚類

10.5 密度聚類

10.6 層次聚類

第11章 降維與度量學(xué)習(xí)

11.1 k近鄰學(xué)習(xí)

11.2 低維嵌入

11.3 主成分分析

11.4 核化線性降維

11.5 流形學(xué)習(xí)

11.5.1 等度量映射

11.5.2 局部線性嵌入

11.6 度量學(xué)習(xí)

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