AI课程设计理念

• 数据基础
• 主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵这三大块讲解基础，方便大家后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。
• Python基础
• Python作为人工智能首选编程语言，随着人工智能时代的到来，Python开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库。这里帮助大家打好python的基础以及人工智能常用库的使用方法，方便后面机器学习和深度学习代码实战时更好的理解代码实现。
• 机器学习
• 三十大机器学习算法，从原理到推导进行一步步深入解析，同时包含对应算法的实战案例。本部分内容体现出算法工程师的高门槛，也是高薪就业的必经之路，我们通过全面深入透彻的讲解让大家对算法在脑海中构建成体系，知其然并知其所以然，成为优秀的人工智能工程师，可以hold住面试以及工作。
• 人工智能需要大量的数据进行训练，所以课程教授大家一个大数据的优秀计算框架Spark，可以帮助大家去找工作时成为一个加分项（但不是必要项），同时会对Spark框架中的ML、MLlib这两个机器学习的算法库有着重的实战讲解。
• 深度学习
• 深度学习是实现机器学习的一种技术。随着深度学习的快速发展，人工智能才得以长足进步，课程会把深度学习从基础CNN、RNN到对抗生成网络等流行的算法和模型进行深入讲解，并且会全面的实战讲解TensorFlow、Keras、Caffe等深度学习框架。并用丰富的案例让大家可以对学过的知识融会贯通。
• 实战项目
• 带你做时下热门的项目实战，并通过我们的教学让大家学习一个项目的同时可以举一反三，工作中可以轻松应对企业需求，成为合格推荐系统工程师，图像识别工程师，自然语音处理工程师等。（我们做人工智能是认真的、踏实的，不会把一些浅层机器学习算法小案例称之为项目）

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