原创 学习人工智能需要学什么？

　　学习人工智能需要学什么？入门要掌握一些基础知识，进阶需要学、Python基础与数据科学库、机器学习、数据挖掘篇、深度学习必备原理与实战等知识。很多人学人工智能参加培训班担心花了钱，却最终没能够学好人工智能，其实得看个人选择的人工智能培训中心是什么样的。参加完人工智能培训效果好不好，由很多的因素决定。

　　接下来小编介绍下博学谷习人工智学习的课程内容：

　　一、Python基础与数据科学库
　　1.1 Python快速入门免费试学
　　1.2 科学计算库.Numpy
　　1.3 数据分析处理库Pandas
　　1.4 可视化库Matplotlib
　　1.5 可视化库Seaborn

　　二、机器学习入门篇
　　2.1 算法：线性回归算法
　　2.2 算法：逻辑回归算法
　　2.3 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
　　2.4 案例实战.信用卡欺诈检测

　　三、机器学习入门篇2
　　3.1 算法：决策树
　　3.2 决策树Sklearn实例
　　3.3 算法：随机森林与集成算法
　　3.4 集成算法实例
　　3.5 算法：贝叶斯算法
　　3.6 案例：Python文本数据分析
　　3.7 算法：KMEANS聚类
　　3.8 算法：DBSCAN聚类
　　3.9 案例：聚类实践
　　3.10 案例：Python实现线性判别分析
　　3.11 算法：PCA主成分分析
　　3.12 案例：Python实现PCA主成分分析

　　四、机器学习提升篇
　　4.1 算法：EM算法
　　4.2 案例：GMM聚类实践
　　4.3 算法：推荐系统
　　4.4 案例：推荐系统实践
　　4.5 算法：线性支持向量机
　　4.6 案例：SVM实践
　　4.7 非线性支持向量机
　　4.8 算法：时间序列AIRMA模型
　　4.9 案例：时间序列预测任务
　　4.10 算法：Xgboost提升算法
　　4.11 案例：Xgboost调参实例
　　4.12 机器学习套路与BenchMark
　　4.13 案例：探索性数据分析.农粮数据分析

　　五、数据挖掘篇
　　5.1 泰坦尼克号获救预测
　　5.2 用户画像
　　5.3 kaggle数据科学
　　5.4 Xgboost实战
　　5.5 京东购买预测
　　5.6 房价预测

　　六、深度学习必备原理与实战
　　6.1 算法：深度学习概述与计算机视觉挑战
　　6.2 算法：深度学习必备基础知识点
　　6.3 算法：最优化与反向传播
　　6.4 算法：神经网络整体架构
　　6.5 案例：案例实战CIFAR图像分类任务

　　七、深度学习必备原理与实战2
　　八、深度学习必备原理与实战3
　　九、深度学习必备原理与实战4
　　十、tensorflow2版本
　　十一、深度学习项目实战
　　十二、深度学习项目实战2
　　十三、深度学习项目实战3
　　十四、Tensorflow.图像处理
　　十五、Tensorflow.自然语言处理
　　十六、物体检测与机器翻译实战
　　十七、Keras框架实战
　　十八、opencv实战
　　十九、机器学习竞赛实战
　　二十、机器学习竞赛优胜解决方案实战

　　课程详细讲解python语法和数据科学库Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn,，机器学习中的线性回归，逻辑回归，决策树，聚类等关键算法以及数据挖掘，深度学习原理卷积神经网络等知识，通过原理讲解+案例应用+项目实战的方式，深刻理解人工智能及其实现，从思想和技术上都得到质的提升。