python课程将主要介绍哪些内容-熊学堂 · 人工智能 | 课程介绍
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从AlphaGo赢了李世石那一天开始,人工智能就成为了数据科学领域最火热的分支(没有之一),不知道有多少互联网公司默默地把自己的数据团队改名叫“AI中心”。不过呢,AlphaGo这杠杠滴宣传效果的另一面就是,广大人民群众纷纷表示:围棋???机器人???这个一定超难的,恐怕我等消受不起呀~
确实难。难在这些模型往往涉及到对非结构化数据的处理,算法结构一般比较复杂、结果又通常很难解释,经典的算法大多需要GPU支持很大的计算量。但我们这帮熊孩子能让学习的事儿吓到吗?当然不能,面对老板的怒火可比学习可怕多了。然后,你看我们都好好的,还把学习经验总结成了入门课程给大家,所以也并不是什么mission impossible~
所有对人工智能领域有好奇心的同学们,无论是已经决定将来就要从事相关的职业,还是就想先了解一下或者给自己的简历上多添一笔,都严重推荐大家先掌握Python的基础操作。这是人工智能领域应用最广的工具,开源社区的存在也使得各种算法的更新非常迅速。如果你还搞不定Python,可以先学习为期两周的《Python入门》课程,掌握数据读写、加工清理、对数据探索性分析等基础操作。
接下来是《机器学习精要》。机器学习是统计学与计算机科学结合的产物,也是业界应用最为广泛的核心方法之一。这使得这个学科的发展非常迅速,初学者往往会感觉身在大海中心,四面八方都是水,不知道该往哪里去。这门入门课程为大家删繁就简,围绕机器学习最核心的理念,探讨经典模型的设计思想、模型构造和相关理论。这些基础知识和相关的练习,会帮助学员在建立起对于学科整体的认知,掌握继续深造和精进所必需的基础。
最后当然还有最精彩、最被期待的《深度学习入门》。深度学习涉及的领域繁多,在这个课程中,我们会聚焦于处理与图片有关的问题。图像相关的问题,在实践中应用广泛,数据处理难度适中,相关的业务问题也足够有趣,非常适合初学者。这是一门从零开始进入深度学习领域的课程,经过四周的学习,在项目结束的时候学员将会能够自己编写代码实现CNN、LeNet、AlexNet等经典模型,掌握基础的模型调优和调用技巧。最棒的是,这个项目为大家全程配备GPU资源,只要你愿意,一个月内可以废寝忘食地随时练习起来。
以上就是“人工智能”学习路线的三门课程的基本情况。两个半月,从Python都不会操作的小白,到能够自己编写机器学习和深度学习的模型,听起来是不是还挺有意思的?这个学年,人工智能学习路线将会重复进行三次,每次都按照学习先后顺序来安排课程,大家可以根据自己的背景来灵活地安排学习时间。现在,第一轮课程的招生已经启动,戳对应的课程图标来报名吧~
Python入门(9.9-9.22)
机器学习精要(10.7-11.3)
深度学习入门(11.18-12.15)
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