【学习笔记】贪心科技AI体验课

第一课

AI相关分类
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 语音
AI知识体系
会大数据时加分项
机器学习项目流程
数据源 -> 数据预处理 -> 特征工程 -> 数据建模 -> 数据验证
一般不需要学爬虫，会有大量的大数据

第二课 CV

AI学习路线
编程语言 - 数据处理 - 人工智能
python学习
- 基础语法
- 函数及函数式编程
- 面向对象
- 文件操作
- 设计模块
人工智能学习
- 先学机器学习算法，是基础
最佳的学习方法
- 知识的获取：书、视频
- 知识的练习：应用
KNN算法解析
K近邻算法
- 应用：区分菠萝和凤梨
- K值选取方法：穷举图示法，K值是奇数（K个邻居投票，偶数个邻居容易投出平票）
- KNN和K-means区别：前者是监督学习，后者是无监督学习

第三课 NLP

AI 岗位划分
- 机器学习工程师
- 深度学习工程师
- 数据分析工程师
  - 业务型
  - 技术型：Python SQL 机器学习
- 数据挖掘工程师
  数据科学家、高级数据分析师
- CV工程师
- NLP工程师
- 推荐算法工程师
- 知识图谱工程师
- 搜索
大数据
spark 分布式秒级
storm fliniv 流式毫秒级
编程语言：scala java
数据科学家
- 商业：业务能力强
- 工程：代码能力强
- 人工智能：算法能力强
  综合上述三个方面
小项目：垃圾邮件识别
- 原理：贝叶斯原理

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