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Python零基础人工智能就业班

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admin发表于 2019-9-16 18:12:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
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Python零基础人工智能就业课程30G视频教程免费分享，21世纪，属于人工智能的时代已经到来。诸多应用领域都有着人工智能的身影，如：搜索引擎、无人驾驶、百度大脑、讯飞语音以及苹果的Siri。本课程带你从零基础入门，本课程从理论到项目实战，层层深入学习，步步进阶。课程主要从高等数学必知必会、Python高级应用、Python项目、机器学习算法、机器学习项目、深度学习、推荐算法及数据挖掘、综合项目实战以及职业素养等全方位讲解，更加注重于实际操作以及开发经验的讲解，对学生的日常工作或未来发展将起到十分重要的指导作用。完美学习计划，成就精英人工智能工程师！


人工智能招聘领域，2000人以上大公司平均薪酬25.2k，相比之下，15-20人的公司只有16.2k， 人工智能工程师职位薪资逐年上升为12%，涨势迅猛。且就业薪资均超1W！未来还在持续上涨趋势。

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章节目录：

课程一、数学基础


1）数据分析：熟练掌握常数e、导数、梯度、Taylor、gini系数、信息熵与组合数、梯度下降、牛顿法等知识点；
2）概率论：微积分与逼近论、极限、微分、积分基本概念、利用逼近的思想理解微分，利用积分的方式理解概率、概率论基础、古典模型、常见概率分布、大数定理和中心极限定理、协方差(矩阵)和相关系数、最大似然估计和最大后验估计等知识点；
3）线性代数及矩阵：线性空间及线性变换、矩阵的基本概念、状态转移矩阵、特征向量、矩阵的相关乘法、矩阵的QR分解、对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵、矩阵的SVD分解、矩阵的求导、矩阵映射/投影等知识点；
4）凸显示：凸优化基本概念、凸集、凸函数、凸优化问题标准形式、凸优化之Lagerange对偶处、凸优化之牛顿法、梯度下降法求解


课程二、机器学习
1）机器学习概述
2）数据清洗和特征选择：实现特征抽取、特征转换、特征选择、降维、NLP特征工程
3）回归算法：Linear Regression算法、Lasso Regression算法、Ridge Regression/Classifier算法、Elastic Net算法、Logistic算法、K-邻近算法(KNN)
4）决策树、随机森林和提升算法：决策树算法: ID3、C4.5、CART、决策树优化、Bagging和Boosting算法、随机森林、Adaboost算法、GBDT算法、Xgboost、LightGBM
5）SVM：线性可分支持向量机、核函数理解、SMO算法、SVM回归SVR和分类SVC
6）聚类算法：各种相似度度量介绍及相关关系、K-means算法、K-means算法优缺点及变种算法、密度聚类、层、聚类、谱聚类
7）EM算法：最大似然估计、EM算法原理讲解、多元高斯分布的EM实现、主题模型pLSA及EM算法
8）贝叶斯算法：朴素贝叶斯、条件概率表达形式、贝叶斯网络的表达形式
9）隐马尔科夫模型：概率计算问题、前向/后向算法、HMM的参数学习、高斯混合模型HMM
10）LDA主题模型：LDA主题模型概述、共轭先验分布、Dirichlet分布、Laplace平滑、Gibbs采样详解、LDA与word2Vec效果比较。

课程三、Pyspark
1）Hadoop基础
2）Spark基础
3）Spark Mlib机器学习


阶段四、人工智能之智能推荐技术

阶段五、人工智能之深度学习

课程六、深度学习
1）Tensorflow基本应用：掌握Tensorflow环境配置、Tensorflow基本概念、Tensorflow函数式编程、Tensorflw执行流程、Tensorflw之上的工具库：Keras，以及基于Tensorflow实现回归算法实现。
2）深度学习概述
3）感知器神经网络
4）BP神经网络
5）RBF径向基神经网络
6）CNN卷积神经网络
7）RNN循环神经网络
8）生成对抗网络（GAN，WGAN，EBGAN，DCGAN等）

阶段六、人工智能之图像处理技术

图像处理篇
1）图像基础：图像读，写，保存，画图（线，圆，多边形，添加文字）
2）图像操作及算数运算：图像像素读取，算数运算，ROI区域提取
3）图像颜色空间运算:图像颜色空间相互转化
4）图像几何变换:平移，旋转，仿射变换，透视变换等
5）图像形态学:腐蚀，膨胀，开/闭运算等
6）图像轮廓:长宽，面积，周长，外接圆，方向，平均颜色，层次轮廓等
7）图像统计学:图像直方图
8）图像滤波:高斯滤波，均值滤波，双边滤波，拉普拉斯滤波等


阶段七、人工智能之自然语言处理技术

自然语言处理
1）词（分词，词性标注）代码实战
2）词（深度学习之词向量，字向量）代码实战
3）词（深度学习之实体识别和关系抽取）代码实战
4）词（关键词提取，无用词过滤）代码实战
5）句（句法分析，语义分析）代码实战
6）句（自然语言理解,一阶逻辑）代码实战
7）句（深度学习之文本相似度）代码实战

实战型项目一、基于FaceNet、云平台的人脸识别及人脸检索系统
使用深度学习框架从零开始完成人脸检测的核心技术图像类别识别的操作，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估，方便大家快速动手进行项目实践！识别上千种人脸，返回层次化结构的每个人的标签。


实战型项目二、基于GBDT、Randomforest实现千万级P2P金融系统反欺诈系统
目前比较火的互联网金融领域，实质是小额信贷，小额信贷风险管理，本质上是事前对风险的主动把控，尽可能预测和防范可能出现的风险。本项目应用GBDT、Randomforest等机器学习算法做信贷反欺诈模型，通过数据挖掘技术，机器学习模型对用户进行模型化综合度量，确定一个合理的风险范围，使风险和盈利达到一个平衡的状态。


实战型项目三、基于Seq2Seq的智能客服系统
聊天机器人/智能客服是一个用来模拟人类对话或者聊天的一个系统，利用深度学习和机器学习等NLP相关算法构建出问题和答案之间的匹配模型，然后可以将其应用到客服等需要在线服务的行业领域中，聊天机器人可以降低公司客服成本，还能够提高客户的体验友好性。 在一个完整的聊天机器人实现过程中，主要包含了一些核心技术，包括但不限于：爬虫技术、机器学习算法、深度学习算法、NLP领域相关算法。通过实现一个聊天机器人可以帮助我们队AI整体知识的一个掌握。







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