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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