AI 人工智能-快速入门课 2022

如何用最少的时间认识人工智能

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中文
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Data Science
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AI 人工智能-快速入门课 2022
12
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6.5 hours
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May 2022
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$39.99
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What you will learn

了解人工智能的关键知识与概念

掌握人工智能项目实施的关键框架

能够使用人工智能开发的常用工具

实现简单的人工智能应用项目

Description

学习Python人工智能相关的知识,重点讲解机器学习领域的监督学习、无监督学习,让大家掌握人工智能核心编程思想,具备解决基础AI问题的能力 。


课程主要围绕以下五大模块展开讲解:

  1. 关键核心工具学习与使用:python、anaconda、jupyter、numpy、matplotlib、sklearn、pandas

  2. 监督学习算法-回归:实现对连续数值的预测

  3. 监督学习算法-分类:实现对非连续类别的预测

  4. 无监督学习算法-聚类:寻找数据的内在关系

  5. 常见的三大落地场景:图像识别、自然语言处理、智能推荐


最后我们还会了解进行进阶学习的正确路径,让大家少走弯路,实现高效入门人工智能。

相比于市面上的其他课程,该课程更关注人工智能核心知识点的梳理与实操项目的实现,不要求学员有很好的数学或者编程基础。过程中,老师会结合现实生活的案例,帮助大家加强对复杂模型的理解。在实操环节,老师会手把手带着大家写代码,让你学起来更轻松。


讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者,深圳孔雀人才,全奖海归博士,担任人工智能公司算法总监,慕课平台精英讲师,具备丰富的线上、线下教学经验。

Content

课前准备

介绍什么是人工智能
为什么要学人工智能
课程的目标与安排

课程开发环境搭建

AI开发工具anaconda安装与配置
机器学习库的介绍与安装(一)
机器学习库的介绍与安装(二)

人工智能之监督学习:带着答案的学习方法

带着答案找规律:监督学习
这套房到底值多少钱:回归分析
scikit-learn实现线性回归
scikit-learn实现线性回归之房价预测项目实战
这是一只猫还是一条狗:分类分析
scikit-learn实现分类
scikit-learn实现分类之异常消费检测项目实战(一)
scikit-learn实现分类之异常消费检测项目实战(二)

人工智能之无监督学习:机器自己找规律

没有对错如何找规律:无监督学习
k均值聚类算法(KMeans)
KMEANS实现图像分割
KMEANS实现图像分割之项目实战
KMEANS实现图像分割之项目实战(二)

人工智能拓展:常见技术领域介绍

计算机视觉
时间序列预测
智能推荐

人工智能进阶学习路线

AI高效学习的开展方式
AI小白技术进阶成长路线
课程总结

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5/12/2022
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5/17/2022
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