人工智能实战

来源:IT168  责任编辑:李志  

女生也可以学Python啊,其实学习编程语言女生和男生一样都可以学的,只不过目前是男生学习的比例较大,但是并不意味着女生不能学习,学习Python主要学下面的

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关于Python人工智能实战和,编程实战的书

感觉《Python计算机视觉编程》计较适合,其他的基本都是理论为主了,希望可以帮到你

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如何获取北风网人工智能与深度学习实战课程

系统,专为在工业环境应用而设计的。它采用一类可编程的存储器,用于其内部存储程序,执行逻辑运算,顺序控制,定时,计数与算术操作等面向用户的指令,并通过数字或模拟式输入/输出控制各种类型的机械或生产过程。可编程控制系统(ProgrammableLogicController)是一种专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作电子系统。它采用一种可编程的存储器,在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令,通过数字式或模拟式的输入输出来控制各种类型的机械设备或生产过程。

尚学堂的人工智能主要学习什么呢?

快速实战入门 人工智能—快速实战入门【抢先看】 章节1:机器学习本质到底做什么

章节2:线性回归算法知识铺垫

章节3:线性回归算法深入剖析

章节4:环境安装配置以及线性回归算法实现

章节5:IDE的使用及利用sklearn模块使用

章节6:优化算法梯度下降法深入剖析

章节7:代码实战梯度下降法

章节8:提高模型的推广能力以及代码实战

章节9:人工智能中的归一化

章节10:多项式回归算法

章节11:逻辑回归算法详解

章节12:代码实战逻辑回归

章节13:代码实战水泥强度预测案例

章节14:代码实战保险医疗花费预测案例

章节15:代码实战音乐分类器案例

章节16:详解逻辑回归多分类与Softmax

章节17:模型的评估指标详解

章节18:模型评估代码实战

第一阶段 Python语言基础与使用 章节1:数学基础补充

章节2:机器学习计算基础库

章节3:机器学习Python基础

第二阶段 机器学习算法与案例实战 章节1:多元线性回归

章节2:梯度下降法

章节3:逻辑回归

章节4:模型评估与选择

章节5:SVM

章节6:聚类

章节7:决策树

章节8:集成学习和随机森林

章节9:关联规则挖掘

第三阶段 机器学习算法与案例实战 章节1:训练模型各种优化算法

章节2:Adaboost 和 GBDT

章节3:XGBoost

章节4:贝叶斯分类器

章节5:最大熵模型与 EM 算法

章节6:主成分分析

章节7:隐含马尔科夫模型

章节8:条件随机场

章节9:主题模型

章节10:词向量 Word2Vec

第四阶段 深度学习原理与框架 章节1:神经网络与多层感知机

章节2:TensorFlow

章节3:训练深度神经网络

章节4:卷积神经网络

章节5:实现经典卷积神经网络

章节6:循环神经网络

章节7:强化学习

第五阶段 人工智能项目实战 章节1:面对海量数据挖掘

章节2:实时个性化推荐系统

章节3:自然语言基础

章节4:聊天机器人

章节5:Keras

程序员转行做人工智能能成功吗

AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。曾经,符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键,而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。

我们推荐机器学习路线是这样的,如下图:

机器学习路线图

这个学习路线是这样设计的:首先了解这个领域,建立起全面的视野,培养起充足的兴趣,然后开始学习机器学习的基础,这里选择一门由浅入深的课程来学习,课程最好有足够的实验能够进行实战。基础打下后,对机器学习已经有了充足的了解,可以用机器学习来解决一个实际的问题。这时还是可以把机器学习方法当作一个黑盒子来处理的。实战经验积累以后,可以考虑继续进行学习。这时候有两个选择,深度学习或者继续机器学习。

深度学习是目前最火热的机器学习方向,其中一些方法已经跟传统的机器学习不太一样,因此可以单独学习。除了深度学习以外,机器学习还包括统计学习,集成学习等实用方法。如果条件足够,可以同时学习两者,一些规律对两者是共通的。学习完后,你已经具备了较强的知识储备,可以进入较难的实战。这时候有两个选择,工业界的可以选择看开源项目,以改代码为目的来读代码;学术界的可以看特定领域的论文,为解决问题而想*文。无论哪者,都需要知识过硬,以及较强的编码能力,因此很能考察和锻炼水平。经过这个阶段以后,可以说是踏入AI领域的门了。

坦白的说,普通程序员转机器学习并不是一件轻松的事情。机器学习却需要截然不同的思维模式。“机器学习模型不是静态代码——你需要不断为其提供数据。”正如谷歌大脑项目(Brain Residency)负责人罗伯森说,“我们一直在不停地更新模型,而且还要不断学习,增加更多数据,调整预测方式。它就像是一个有生命的东西,这是一种截然不同的开发模式。”

当然你可以通过掌握一些开源框架如TensorFlow开源项目来加快学习进度。

python怎么学

Python是当下非常流行的编程语言,通俗易懂、功能强大,容易上手,因此受到了大家的喜欢,而且该语言从业范围广,薪资待遇高,是非常不错的选择,虽然如此,Python在学习的过程中也是具有一定难度所在的,需要掌握好合适的学习方法和路线。

想要学习Python可以按照以下路线进行学习:

阶段一:Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二:Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三:前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四:WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五:爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。

阶段六:全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七:算法&设计模式

阶段八:数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。

阶段九:机器学习、图像识别、NLP自然语言处理

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。

阶段十:Linux系统&百万级并发架构解决方案

阶段十一:高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

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  • 人工智能入门与实战使用RaspberryPi和Python演练
  • Python机器学习5个数据科学家案例解析
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