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人工智能的火爆吸引了一批又一批的学习者,但是人工智能的高端人才仍旧十分的紧缺,这是为什么呢?是因为人工智能太难学了吗?其实不然,即使是零基础的小白也完全可以学习人工智能,关键是要有一个正确的学习路线规划。那么,人工智能从入门到精通需要如何学习呢?
如果是零基础的小白,在学人工智能之前,还需要学习Python编程的有关知识。众所周知,Python是人工智能的首选语言,使用Python可以极大的提高人工智能的开发效率。另外Web开发、前端开发和Linux高级编程都是在学习人工智能之前必须要掌握的内容。下面我们一起来看看人工智能版块要学习的知识点。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,大家需要掌握机器学习常用模型和算法、深度学习TensorFlow框架等技术,具体学习路线如下:
第一章: 数据挖掘
1-1 matplotlib绘制折线图
1-2 matplotlib绘制基本统计图
1-3 numpy基础
1-4 案例:股票数据处理
1-5 数组运算分割合并
1-6 pandas索引切片排序
1-7 pandas统计计算和文件读取
1-8 pandas合并交叉表分组聚合
1-9 股票数据基本知识
1-10 时间序列和股票数据处理
1-11 股票数据分析
第二章: 机器学习
2-1 机器学习介绍和特征提取
2-2 特征预处理和数据降维
2-3 机器学习算法介绍和K-近邻算法
2-4 朴素贝叶斯和决策树算法
2-5 随机森林和线性回归算法
2-6 逻辑回归算法和模型保存
第三章:量化交易
3-1 量化交易框架入门
3-2 交易策略入门
3-3 多因子法和去极值
3-4 因子数据处理
3-5 IC分析实战
3-6 多因子分析
3-7 打分法选股
3-8 回归法选股
3-9 量化交易系统架构
第四章:深度学习
4-1 TensorFlow基础知识
4-2 回归训练案例
4-3 TensorFlow文件读写
4-4 神经网络和MNIST手写数字识别
4-5 卷积神经网络
4-6 CNN卷积网络识别MNIST数据
4-7 验证码识别
综上所述,对于零基础的小伙伴来说,人工智能从入门到精通需要学习的内容还是比较多的,建议大家最好报培训机构进行系统地学习。博学谷开设的Python+人工智能就业班就是为零基础的学员量身打造的,感兴趣的小伙伴可以上官网试听一下。
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