人工智能需要學什么知識

今天就跟大家聊聊有關人工智能需要學什么知識，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

　　接下來小編介紹下億速云習人工智學習的課程內容：

　　一、Python基礎與數據科學庫
　　1.1 Python快速入門免費試學
　　1.2 科學計算庫.Numpy
　　1.3 數據分析處理庫Pandas
　　1.4 可視化庫Matplotlib
　　1.5 可視化庫Seaborn

　　二、機器學習入門篇
　　2.1 算法：線性回歸算法
　　2.2 算法：邏輯回歸算法
　　2.3 案例：Python實現邏輯回歸與梯度下降
　　2.4 案例實戰.信用卡欺詐檢測

　　三、機器學習入門篇2
　　3.1 算法：決策樹
　　3.2 決策樹Sklearn實例
　　3.3 算法：隨機森林與集成算法
　　3.4 集成算法實例
　　3.5 算法：貝葉斯算法
　　3.6 案例：Python文本數據分析
　　3.7 算法：KMEANS聚類
　　3.8 算法：DBSCAN聚類
　　3.9 案例：聚類實踐
　　3.10 案例：Python實現線性判別分析
　　3.11 算法：PCA主成分分析
　　3.12 案例：Python實現PCA主成分分析

　　四、機器學習提升篇
　　4.1 算法：EM算法
　　4.2 案例：GMM聚類實踐
　　4.3 算法：推薦系統
　　4.4 案例：推薦系統實踐
　　4.5 算法：線性支持向量機
　　4.6 案例：SVM實踐
　　4.7 非線性支持向量機
　　4.8 算法：時間序列AIRMA模型
　　4.9 案例：時間序列預測任務
　　4.10 算法：Xgboost提升算法
　　4.11 案例：Xgboost調參實例
　　4.12 機器學習套路與BenchMark
　　4.13 案例：探索性數據分析.農糧數據分析

　　五、數據挖掘篇
　　5.1 泰坦尼克號獲救預測
　　5.2 用戶畫像
　　5.3 kaggle數據科學
　　5.4 Xgboost實戰
　　5.5 京東購買預測
　　5.6 房價預測

　　六、深度學習必備原理與實戰
　　6.1 算法：深度學習概述與計算機視覺挑戰
　　6.2 算法：深度學習必備基礎知識點
　　6.3 算法：最優化與反向傳播
　　6.4 算法：神經網絡整體架構
　　6.5 案例：案例實戰CIFAR圖像分類任務

　　七、深度學習必備原理與實戰2
　　八、深度學習必備原理與實戰3
　　九、深度學習必備原理與實戰4
　　十、tensorflow2版本
　　十一、深度學習項目實戰
　　十二、深度學習項目實戰2
　　十三、深度學習項目實戰3
　　十四、Tensorflow.圖像處理
　　十五、Tensorflow.自然語言處理
　　十六、物體檢測與機器翻譯實戰
　　十七、Keras框架實戰
　　十八、opencv實戰
　　十九、機器學習競賽實戰
　　二十、機器學習競賽優勝解決方案實戰

　　課程詳細講解python語法和數據科學庫Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn,，機器學習中的線性回歸，邏輯回歸，決策樹，聚類等關鍵算法以及數據挖掘，深度學習原理卷積神經網絡等知識，通過原理講解+案例應用+項目實戰的方式，深刻理解人工智能及其實現，從思想和技術上都得到質的提升。

看完上述內容，你們對人工智能需要學什么知識有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。