以Python為例,深入理解人工智能的開發(fā)語言載體Python,掌握Python語法規(guī)則,變量和數(shù)據(jù)類型,程序結(jié)構(gòu)控制,Python中的OOP,了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練方法和過程,學習主流機器學習,深度學習框架環(huán)境的構(gòu)建,TensorFlow,Keras,Caffe等。
這些應(yīng)用非常廣泛的項目,如數(shù)字識別和人臉識別,自然語言處理,圖像特征提取和識別,經(jīng)典LeNet模型,LSTM,Encoder-DecoderModel,等等,都是通過對CNN,RNN,卷積和池化層,圖像特征提取和識別,經(jīng)典LeNet模型,LSTM,Encoder-DecoderModel等的深入介紹,建立了一個針對不同方向技術(shù)學習的完整的知識圖譜。
AI高級:從這一階段開始,我們的學習重點轉(zhuǎn)移到模型優(yōu)化高級算法。
以此為基礎(chǔ),對開發(fā)方案進行優(yōu)化處理,通過優(yōu)化學習過程、數(shù)據(jù)預處理方法、超參數(shù)、學習率優(yōu)化、Batch-Normalization等方法,實現(xiàn)對開發(fā)算法的優(yōu)化,完善提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率和質(zhì)量,進一步了解算法實現(xiàn)與設(shè)計,將開發(fā)工程師提高到算法專家的層次。



地理位置 Location







