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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