原创 人工智能学什么课程？掌握到什么程度？

　　人工智能学什么课程？人工智能学习目标。零基础AI入门课，从人工智能基础概念到Python编程基础和数据科学库Numpy，从线性回归，逻辑回归，梯度下降等机器学习算法的逻辑推导,求解到使用编程实现数学原理，并用于解决实际生活问题，由浅入深进人工智能领域。

　　一、人工智能入门课程：
　　机器学习是人工智能的核心，而算法编程实现是机器学习的基础，通过学习python，数据科学库以及线性回归和逻辑回归等机器学习的常用算法逐渐掌握使用代码实现数学原理的能力。

　　（一） 人工智能入门指南
　　1-1 人工智能入门指南
　　1-AI时代首选Python
　　2-Python我该怎么学
　　3-人工智能的核心-机器学习
　　4-机器学习怎么学
　　5-算法推导与案例

　　（二） Python基础与数据科学库
　　2-1 Python快速入门
　　2-2 科学计算库Numpy

　　（三） 机器学习入门
　　3-1 线性回归算法
　　3-2 逻辑回归算法
　　3-3 梯度下降原理
　　3-4 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
　　3-5 案例：信用卡欺诈检测

　　二、人工智能进阶课程：
　　人工智能领域全部核心内容，以Python及其工具包为核心工具，结合机器学习与深度学习算法展开项目实战。详解解读算法原理与应用实例，基于真实数据集展开实验分析与建模实战，课程风格通俗易懂，实战案例驱动，从零开始进军AI！

　　（一） Python基础与数据科学库(新）
　　1-1 Python快速入门
　　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） Tensorflow-图像处理
　　（十三） Tensorflow-自然语言处理
　　（十四）物体检测与机器翻译实战
　　（十五）Keras框架实战
　　（十六）opencv实战
　　（十七）机器学习竞赛实战
　　（十八）机器学习竞赛优胜解决方案实战

　　人工智能学习目标：掌握python基本语法，熟练运用python编写程序代码；理解各种python数据科学库的使用，并用于实际场景任务；掌握机器学习算法原理及其数学推导并应用在实际任务中；熟练使用机器学习算法进行建模预测和分析工作；掌握深度学习经典网络架构及其模型实现等。