AI人工智能开发学习路线


入门Python基础→Python数据挖掘

中级机器学习

进阶NLP自然语言

高级OpenCV基础→深度学习

 

一、人工智能开发入门
从人工智能Python语言入手,掌握Python基础语法,对后续学习打下坚实基础。

Python数据挖掘
该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库,如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib,高效的运算工具Numpy,方便的数据处理工具Pandas,为人工智能阶段打基础。

二、机器学习核心技术
掌握核心机器学习算法原理,掌握分类、回归、聚类使用场景,满足人工智能数据挖掘

该阶段是机器学习的入门课程,主要介绍一些经典的传统机器学习算法,如分类算法:KNN算法,朴素贝叶斯算法,逻辑回归,决策树算法以及随机森林;回归算法:线性回归,岭回归;聚类算法:KMeans算法,结合Python语言实现的经典机器学习库Sikit-Learn库,实现一些小型预测案例。

三、NLP自然语言处理技术
本阶段课程将掌握突破市场高年薪热门的NLP技术,学生可应对市场上NLP工程师

本课程由浅到深,由原理到实践,层层递进的讲解方式,适合自然语言处理入门学习。在解析理论算法的同时,更加注重代码实践。每一个知识点,每一个专题都以代码驱动, 结合实际案例模型, 培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力。让学生们学懂、学通、学会。

四、CV计算机视觉技术
掌握计算机视觉基础算法原理,掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务

AI-OpenCV图像处理
使用opencv对图像进行炫酷的变换,特征提取等,结合实际案例,培养解决实际问题的能力,非常适合零基础入门学习。

Python深度学习
该阶段是深度学习的入门课程,主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用,IO操作,以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识,并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络,实现对验证码图片内容的识别。让你快速入门深度学习,用简单的方式轻松掌握TensorFlow深度学习框架。

AI深度学习计算机视觉CV
本课程采用由浅到深,由原理到实践,层层递进的讲解方式,结合实际案例,培养解决实际问题的能力。让你轻松掌握tensorFlow的使用, 使用tensorflow构建神经网络并完成图像分类任务。非常适合零基础入门学习。

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