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ai需要學哪些課程

2023-07-09 07:31:19

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內(nèi)向等于泥猴桃的回答 2023-12-01 20:01:33

AI人工智能需要學習機器學習中的Python、人工智能數(shù)學基礎、機器學習概念與入門、機器學習的數(shù)學基礎-數(shù)學分析、深度學習框架TensorFlow、算法、深度學習、實用項目等內(nèi)容。

1、機器學習中的Python：Python環(huán)境搭建與其基礎語法的學習，熟悉列表元組等基礎概念與python函數(shù)的形式，Python的IO操作，Python中類的使用介紹，python使用實例講解機器學習領域的經(jīng)典算法、模型及實現(xiàn)的任務等，同時學習搭建和配置機器學習環(huán)境，并學會用線性回歸解決一個實際問題。

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

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

4、機器學習的數(shù)學基礎-數(shù)學分析：掌握和了解人工智能技術底層數(shù)學理論支撐；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、深度學習框架TensorFlow：了解及學習變量作用域與變量命名。搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡并完成優(yōu)化。）正則化優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡。梯度問題與解決方法。

6、算法：掌握常用分類算法：KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分類算法調(diào)參關鍵參數(shù)。掌握不同分類算法的過擬合、欠擬合情景與調(diào)優(yōu)。掌握集成學習調(diào)優(yōu)。通過實例對于調(diào)參過程進行深入理解.了解不同算法的共性與個性。

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

8、實用項目：通過一些實際項目來綜合運用所學到的各類知識。