人工智能需要學(xué)什么知識(shí)

今天就跟大家聊聊有關(guān)人工智能需要學(xué)什么知識(shí)，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

　　接下來(lái)小編介紹下億速云習(xí)人工智學(xué)習(xí)的課程內(nèi)容：

　　一、Python基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)
　　1.1 Python快速入門免費(fèi)試學(xué)
　　1.2 科學(xué)計(jì)算庫(kù).Numpy
　　1.3 數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)Pandas
　　1.4 可視化庫(kù)Matplotlib
　　1.5 可視化庫(kù)Seaborn

　　二、機(jī)器學(xué)習(xí)入門篇
　　2.1 算法：線性回歸算法
　　2.2 算法：邏輯回歸算法
　　2.3 案例：Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸與梯度下降
　　2.4 案例實(shí)戰(zhàn).信用卡欺詐檢測(cè)

　　三、機(jī)器學(xué)習(xí)入門篇2
　　3.1 算法：決策樹(shù)
　　3.2 決策樹(shù)Sklearn實(shí)例
　　3.3 算法：隨機(jī)森林與集成算法
　　3.4 集成算法實(shí)例
　　3.5 算法：貝葉斯算法
　　3.6 案例：Python文本數(shù)據(jù)分析
　　3.7 算法：KMEANS聚類
　　3.8 算法：DBSCAN聚類
　　3.9 案例：聚類實(shí)踐
　　3.10 案例：Python實(shí)現(xiàn)線性判別分析
　　3.11 算法：PCA主成分分析
　　3.12 案例：Python實(shí)現(xiàn)PCA主成分分析

　　四、機(jī)器學(xué)習(xí)提升篇
　　4.1 算法：EM算法
　　4.2 案例：GMM聚類實(shí)踐
　　4.3 算法：推薦系統(tǒng)
　　4.4 案例：推薦系統(tǒng)實(shí)踐
　　4.5 算法：線性支持向量機(jī)
　　4.6 案例：SVM實(shí)踐
　　4.7 非線性支持向量機(jī)
　　4.8 算法：時(shí)間序列AIRMA模型
　　4.9 案例：時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)
　　4.10 算法：Xgboost提升算法
　　4.11 案例：Xgboost調(diào)參實(shí)例
　　4.12 機(jī)器學(xué)習(xí)套路與BenchMark
　　4.13 案例：探索性數(shù)據(jù)分析.農(nóng)糧數(shù)據(jù)分析

　　五、數(shù)據(jù)挖掘篇
　　5.1 泰坦尼克號(hào)獲救預(yù)測(cè)
　　5.2 用戶畫像
　　5.3 kaggle數(shù)據(jù)科學(xué)
　　5.4 Xgboost實(shí)戰(zhàn)
　　5.5 京東購(gòu)買預(yù)測(cè)
　　5.6 房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)

　　六、深度學(xué)習(xí)必備原理與實(shí)戰(zhàn)
　　6.1 算法：深度學(xué)習(xí)概述與計(jì)算機(jī)視覺(jué)挑戰(zhàn)
　　6.2 算法：深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)
　　6.3 算法：最優(yōu)化與反向傳播
　　6.4 算法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)
　　6.5 案例：案例實(shí)戰(zhàn)CIFAR圖像分類任務(wù)

　　七、深度學(xué)習(xí)必備原理與實(shí)戰(zhàn)2
　　八、深度學(xué)習(xí)必備原理與實(shí)戰(zhàn)3
　　九、深度學(xué)習(xí)必備原理與實(shí)戰(zhàn)4
　　十、tensorflow2版本
　　十一、深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
　　十二、深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)2
　　十三、深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)3
　　十四、Tensorflow.圖像處理
　　十五、Tensorflow.自然語(yǔ)言處理
　　十六、物體檢測(cè)與機(jī)器翻譯實(shí)戰(zhàn)
　　十七、Keras框架實(shí)戰(zhàn)
　　十八、opencv實(shí)戰(zhàn)
　　十九、機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽實(shí)戰(zhàn)
　　二十、機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽優(yōu)勝解決方案實(shí)戰(zhàn)

　　課程詳細(xì)講解python語(yǔ)法和數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn,，機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸，邏輯回歸，決策樹(shù)，聚類等關(guān)鍵算法以及數(shù)據(jù)挖掘，深度學(xué)習(xí)原理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)，通過(guò)原理講解+案例應(yīng)用+項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的方式，深刻理解人工智能及其實(shí)現(xiàn)，從思想和技術(shù)上都得到質(zhì)的提升。

看完上述內(nèi)容，你們對(duì)人工智能需要學(xué)什么知識(shí)有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。