當(dāng)前位置：首頁 >問答首頁 >美術(shù)繪畫

ai需要學(xué)哪些課程

2023-07-09 07:31:19

AI+UX設(shè)計大師班學(xué)什么技術(shù)好 ui設(shè)計班商業(yè)插畫班手繪速成班

ps速成班

精選回答

來自

內(nèi)向等于泥猴桃的回答 2023-12-01 20:01:33

AI人工智能需要學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)中的Python、人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)概念與入門、機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-數(shù)學(xué)分析、深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow、算法、深度學(xué)習(xí)、實用項目等內(nèi)容。

1、機器學(xué)習(xí)中的Python：Python環(huán)境搭建與其基礎(chǔ)語法的學(xué)習(xí)，熟悉列表元組等基礎(chǔ)概念與python函數(shù)的形式，Python的IO操作，Python中類的使用介紹，python使用實例講解機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實現(xiàn)的任務(wù)等，同時學(xué)習(xí)搭建和配置機器學(xué)習(xí)環(huán)境，并學(xué)會用線性回歸解決一個實際問題。

2、人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：熟悉數(shù)學(xué)中的符號表示，理解函數(shù)求導(dǎo)以及鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則，理解數(shù)學(xué)中函數(shù)的概念，熟悉矩陣相關(guān)概念以及數(shù)學(xué)表示。將數(shù)學(xué)概念與程序基礎(chǔ)聯(lián)系起來；梯度下降實例講解；

3、機器學(xué)習(xí)概念與入門：了解人工智能中涉及到的相關(guān)概念。了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程。熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。理解模型訓(xùn)練過程。熟悉pandas的使用。了解可視化過程；Panda使用講解；圖形繪制；

4、機器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-數(shù)學(xué)分析：掌握和了解人工智能技術(shù)底層數(shù)學(xué)理論支撐；概率論，矩陣和凸優(yōu)化的介紹，相應(yīng)算法設(shè)計和原理；凸優(yōu)化理論，流優(yōu)化手段 SGD，牛頓法等優(yōu)化方法。

5、深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow：了解及學(xué)習(xí)變量作用域與變量命名。搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并完成優(yōu)化。）正則化優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。梯度問題與解決方法。

6、算法：掌握常用分類算法：KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分類算法調(diào)參關(guān)鍵參數(shù)。掌握不同分類算法的過擬合、欠擬合情景與調(diào)優(yōu)。掌握集成學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)。通過實例對于調(diào)參過程進行深入理解.了解不同算法的共性與個性。

7、深度學(xué)習(xí)：利用TensorFlow構(gòu)建RNN網(wǎng)絡(luò)，熟悉文本向量化過程，完成RNN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，理解文本生成過程，理解RNN與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系。

8、實用項目：通過一些實際項目來綜合運用所學(xué)到的各類知識。