AI人工智能培训需要学习哪些课程
AI人工智能培训需要学习哪些课程
2、人工智能数学基础:熟悉数学中的符号表示,理解函数求导以及链式求导法则,理解数学中函数的概念,熟悉矩阵相关概念以及数学表示。将数学概念与程序基础联系起来;梯度下降实例讲解;
3、机器学习概念与入门:了解人工智能中涉及到的相关概念。了解如何获取数据以及特征工程。熟悉数据预处理方法。理解模型训练过程。熟悉pandas的使用。了解可视化过程;Panda使用讲解;图形绘制;
4、机器学习的数学基础-数学分析:掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑;概率论,矩阵和凸优化的介绍,相应算法设计和原理;凸优化理论,流优化手段SGD,牛顿法等优化方法。
5、深度学习框架TensorFlow:了解及学习变量作用域与变量命名。搭建多层神经网络并完成优化。)正则化优化神经网络。梯度问题与解决方法。
6、算法:掌握常用分类算法:KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分类算法调参关键参数。掌握不同分类算法的过拟合、欠拟合情景与调优。掌握集成学习调优。通过实例对于调参过程进行深入理解。了解不同算法的共性与个性。
7、深度学习:利用TensorFlow构建RNN网络,熟悉文本向量化过程,完成RNN网络的训练过程,理解文本生成过程,理解RNN与前馈神经网络的区别与联系。
8、实用项目:通过一些实际项目来综合运用所学到的各类知识。
当然以上只是人工智能培训中需要学习课程的一部分,更多的是需要根据学员自己的知识储备去选择性学习课程。
近几年人工智能越来越火了,随之而带来的人工智能相关培训也越来越多了,那么如果你也想去学习一下人工智能相关知识,那就要先了解一下AI人工智能培训需要学习哪些课程?
2、人工智能数学基础:熟悉数学中的符号表示,理解函数求导以及链式求导法则,理解数学中函数的概念,熟悉矩阵相关概念以及数学表示。将数学概念与程序基础联系起来;梯度下降实例讲解;
3、机器学习概念与入门:了解人工智能中涉及到的相关概念。了解如何获取数据以及特征工程。熟悉数据预处理方法。理解模型训练过程。熟悉pandas的使用。了解可视化过程;Panda使用讲解;图形绘制;
4、机器学习的数学基础-数学分析:掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑;概率论,矩阵和凸优化的介绍,相应算法设计和原理;凸优化理论,流优化手段SGD,牛顿法等优化方法。
5、深度学习框架TensorFlow:了解及学习变量作用域与变量命名。搭建多层神经网络并完成优化。)正则化优化神经网络。梯度问题与解决方法。
6、算法:掌握常用分类算法:KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分类算法调参关键参数。掌握不同分类算法的过拟合、欠拟合情景与调优。掌握集成学习调优。通过实例对于调参过程进行深入理解。了解不同算法的共性与个性。
7、深度学习:利用TensorFlow构建RNN网络,熟悉文本向量化过程,完成RNN网络的训练过程,理解文本生成过程,理解RNN与前馈神经网络的区别与联系。
8、实用项目:通过一些实际项目来综合运用所学到的各类知识。
当然以上只是人工智能培训中需要学习课程的一部分,更多的是需要根据学员自己的知识储备去选择性学习课程。
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