人工智能初級:人工智能技術和應用場景的全面解析,系統化介紹人工智能技術鏈條
通過實例對人工智能的開發語言載體Python進行深入理解并掌握Python語法規則, 變量和數據類型,程序結構控制,Python的數據結構,Python中的OOP,了解-神經網絡的訓練方法和流程,學習主流機器學習、 深度學習框架環境的搭建,TensorFlow、Keras、Caffe等。
人工智能中級:本模塊重點在于算法的開發實現方面,學習人工智能中的識別技術
通過數字識別和人臉識別、自然語言處理等這些應用極為廣泛的項目開發,深入介紹深度學習的概念,激活函數以及神經網絡基礎, 對CNN、RNN進行原理方法和原理學習,卷積層和池化層,圖像特征提取與識別,經典LeNet模型, LSTM,Encoder-Decoder Model等,同時引入自然語言處理方面的內容,包括分詞、題干提取建模等,為不同方向的技術學習構建完整的技能知識圖譜。
人工智能高級:從本階段開始,我們的學習重點轉向高級的模型優化算法上
在項目開發實現的基礎上進行調優處理,通過學習過程的優化、數據預處理方法、超參數、學習率優化、 Batch-Normalization等方法,實現開發算法的優化,完善提升神經網絡的效率和質量,進一步理解算法實現與設計,實現開發工程師提升到算法專家之路。