你将获得
- 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。
课程介绍
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,王天一教授将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?
课程目录
查看更多
免费试读
适合人群
希望梳理人工智能学习脉络的 AI 入门者;希望系统学习人工智能基础知识的非 AI 领域技术人员;具有 AI 工程经验,希望进一步掌握核心理论的 AI 从业者;希望深刻理解人工智能内涵、对人工智能有浓厚兴趣的人。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/f7/eb/f726e156d746381273bf70684c9fd8eb.jpg)
编辑推荐
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/86/73/866ef165163dbceb12903b2596741273.jpg)
讲师的其他课程
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/b6/a9/b661bdd19701307c5a46e37cb1fb9ba9.jpg)
包含这门课的学习路径
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/d6/18/d6cc801441d3a8ed981e2b2665d84518.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_74,w_74)
Python工程师
19门课程 118.0w人学习
看过的人还看了
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/e2/be/e2ca3fac4ce89053602b9e7a6d9c02be.jpg)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/b6/a9/b661bdd19701307c5a46e37cb1fb9ba9.jpg)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/97/93/975998e5e5c1f957dc6279800854d393.jpg)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/5c/07/5c98a0f804c4ea7d18e0ff1bd436e507.png)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/94/42/947e11727616df0f6427cba129a4a942.jpg)
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/e9/b8/e991a727c474d6e8992ef8ed3ca14eb8.png)