相關資料下載 
加助教小姐姐的威信即可免費獲取：
第一、人工智能必備數學基礎
數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜演算法的必備要素，今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上，
一、資料分析
| 1）常數e 2）導數 3）梯度 4）Taylor | 5）gini系數 |
二、概率論
| 1）微積分與逼近論 | 6）常見概率分布 |
三、線性代數及矩陣
| 1）線性空間及線性變換 | 6）矩陣的QR分解 |
四、凸優化
| 1）凸優化基本概念 | 4）凸優化問題標準形式 |
第二、Python應用
一、容器
| 1）串列:list | 5）切片 |
二、函式
| 1）lambda運算式 | 3）常用內置函式/高階函式 |
三、常用庫
| 1）時間庫 | 4）Matplotlib可視化繪圖庫 |
資料分析處理庫-Pandas、可視化庫-Matplotlib、可視化庫-Seaborn等學習資料都可找我領取
第三、機器學習 （實用）
機器學習人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹，
一、機器學習
1）機器學習概述
二、監督學習
| 1）邏輯回歸 | 5）決策樹 |
三、非監督學習
| 1）高斯混合模型 4）密度估計 | 5）LSI |
四、資料處理與模型調優
| 1）特征提取 | 4）模型引數調優 |
推薦文章：機器學習演算法 ，小編有全套機器學習視頻資料的呀
第四、深度學習
人工智能時代已經到來，AlohaGO的擊敗李世石成為了圍棋界的神話，讓許多人震驚不已，那么AlphaGo是怎么產出的呢?它是源自于人工智能的深度學習，
深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含復雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路)對資料進行高層抽象的演算法，深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特征進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，并以與生物類似的互動方式適應環境，
1）TensorFlow基本應用
2）BP神經網路
3）深度學習概述
4）卷積神經網路(CNN)
5）影像分類(vgg,resnet)
6）目標檢測(rcnn,fast-rcnn,faster-rcnn,ssd)
7）遞回神經網路(RNN)
8）lstm,bi-lstm,多層LSTM
9）無監督學習之AutoEncoder自動編碼器
10）Seq2Seq
11）Seq2Seq with Attension
12）生成對抗網路
13）irgan
14）finetune及遷移學習
15）孿生網路
16）小樣本學習
第五、自然語言處理（NLP）
語言是人類區別其他動物的本質特性，在所有生物中，只有人類才具有語言能力，人類的多種智能都與語言有著密切的關系，人類的邏輯思維以語言為形式，人類的絕大部分知識也是以語言文字的形式記載和流傳下來的，因而，它也是人工智能的一個重要，甚至核心部分，
1）詞（分詞，詞性標注）代碼實戰
2）詞（深度學習之詞向量，字向量）代碼實戰
3）詞（深度學習之物體識別和關系抽取）代碼實戰
4）詞（關鍵詞提取，無用詞過濾）代碼實戰
5）句（句法分析，語意分析）代碼實戰
6）句（自然語言理解,一階邏輯）代碼實戰
7）句（深度學習之文本相似度）代碼實戰
第六、影像處理
影像處理(image processing)，用計算機對影像進行分析，以達到所需結果的技術，又稱影像處理，可以說是包括了PS，
影像處理一般指數字影像處理，數字影像是指用工業相機、攝像機、掃描儀等設備經過拍攝得到的一個大的二維陣列，該陣列的元素稱為像素，其值稱為灰度值，
影像處理技術的一般包括影像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分， 常見的系統有康耐視系統、圖智能系統等，目前是正在逐漸興起的技術，
一、影像基礎：影像讀，寫，保存，畫圖（線，圓，多邊形，添加文字）
二、影像操作及算數運算：影像像素讀取，算數運算，ROI區域提取
三、影像顏色空間運算：影像顏色空間相互轉化
四、影像幾何變換：平移，旋轉，仿射變換，透視變換等
五、影像形態學：腐蝕，膨脹，開/閉運算等
六、影像輪廓：長寬，面積，周長，外接圓，方向，平均顏色，層次輪廓等
七、影像統計學：影像直方圖
八、影像濾波：高斯濾波，均值濾波，雙邊濾波，拉普拉斯濾波等
小編吐血整理了有關Python人工智能的資料，有影像處理opencv\自然語言處理、機器學習、數學基礎等資源庫，代碼、PPT、書籍也有，想學習人工智能或者轉行到高薪資行業的，大學生也非常實用，無任何套路免費提供
掃碼+vx領取，也可以咨詢學習問題
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/342012.html
標籤：AI