通俗易懂的人工智能入门课
6 大人工智能必备数学基础; 15 个机器学习、深度学习核心知识点; 11 个人工神经网络概念及实例; 4 大人工智能应用场景。 当下,人工智能成了新时代的必修课,每个人都需要一些 AI 知识来升级自己,才能与时代同行。 人工智能的重要性已无需赘述,但作为一个跨学科产物,它包含的内容浩如烟海,各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说,如何入手人工智能其实都是一头雾水,比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。 那学习人工智能该从哪里开始呢?人工智能的学习路径又是怎样的? 在“人工智能基础课”专栏里,结合自己的积累与思考,和你分享他对人工智能的理解,用通俗易懂的语言从零开始教你掌握人工智能的基础知识,梳理出人工智能学习路径,为今后深耕人工智能相关领域打下坚实的基础。 专栏围绕人工智能基础的 7 大核心主题,分 7 个模块进行讲解: 学习人工智能需要哪些必备的数学基础? 机器学习有哪些学习方法? 为什么人工神经网络如此流行? 关于深度学习至少要掌握哪些内容? 深度学习框架下的神经网络实例有哪些? 深度学习之外的人工智能还有哪些重要研究? 最经典的人工智能应用场景是怎样的? 人工智能基础课
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