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人工智能需要学什么知识

今天就跟大家聊聊有关人工智能需要学什么知识,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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 接下来小编介绍下创新互联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。

看完上述内容,你们对人工智能需要学什么知识有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。


当前题目:人工智能需要学什么知识
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