進(jìn)幾年人工智能越來(lái)越火了，隨之而帶來(lái)的人工智能相關(guān)培訓(xùn)也越來(lái)越多了，那么如果你也想去學(xué)習(xí)一下人工智能相關(guān)知識(shí)，那就要先了解一下人工智能都需要學(xué)習(xí)哪些課程。下面我們一起了解一下。

1、機(jī)器學(xué)習(xí)中的Python：Python環(huán)境搭建與其基礎(chǔ)語(yǔ)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(lèi)的使用介紹，python使用實(shí)例講解機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實(shí)現(xiàn)的任務(wù)等，同時(shí)學(xué)習(xí)搭建和配置機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境，并學(xué)會(huì)用線性回歸解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題。

2、人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：熟悉數(shù)學(xué)中的符號(hào)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(lái);梯度下降實(shí)例講解;

3、機(jī)器學(xué)習(xí)概念與入門(mén)：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(guò)程。熟悉pandas的使用。了解可視化過(guò)程;Panda使用講解;圖形繪制;

4、機(jī)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(jì)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(wèn)題與解決方法。

6、算法：掌握常用分類(lèi)算法：KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分類(lèi)算法調(diào)參關(guān)鍵參數(shù)。掌握不同分類(lèi)算法的過(guò)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(guò)實(shí)例對(duì)于調(diào)參過(guò)程進(jìn)行深入理解.了解不同算法的共性與個(gè)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(guò)程，完成RNN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，理解文本生成過(guò)程，理解RNN與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系。

8、實(shí)用項(xiàng)目：通過(guò)一些實(shí)際項(xiàng)目來(lái)綜合運(yùn)用所學(xué)到的各類(lèi)知識(shí)。

以上只是人工智能培訓(xùn)中需要學(xué)習(xí)課程的一部分，更多的是需要根據(jù)學(xué)員自己的知識(shí)儲(chǔ)備去選擇性學(xué)習(xí)課程。如果您想了解更多人工智能相關(guān)信息，可以關(guān)注中培偉業(yè)官網(wǎng)。