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

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。

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