很多人问我怎么快速掌握AI技能,我觉得可以从这个体系入手:
第一部分
- Python详解
- 环境构建
- 基础编程
- 数组和元组
- 文件操作
- 函数编写
- 面向对象
- MYSQL编程
- 网络编程
- 多线程编程
- JSON编写
第二部分
- 人工智能
- 人工智能的整体布局和发展趋势
- 人工智能、机器学习、深度学习解析
- 深度学习工具对比和演示
- TensorFlow环境构建及讲解
- Docker方式安装
- PIP方式安装
- 源码编译方式安装
- 案例演示
- TensorFlow技术概要
- 计算图讲解
- 数据模型讲解
- 运营模型讲解
- 前向传播算法
- 算法案例
- 深层神经网络
- 算法原理讲解
- 损失函数定义
- 算法优化
- 滑动平均模型
- 经典案例-数字识别
- 数据处理
- 变量管理
- TF模型的持久化
- 案例演示和讲解
- 图像识别及卷积神经网络
- 图像识别问题介绍
- 卷积神经网络数据结构
- 卷积神经网络模型分析
- 卷积神经网络迁移学习
- 图像处理
- 数据格式处理
- 图像预处理
- 多线程处理框架及训练模型
- 数据处理框架
- 循环神经网络
- 循环神经网络介绍
- LSTM结构分析
- 循环神经网络案例
- 可视化工具TensorBoard使用
- TensorBoard介绍
- 指标监控可视化
- TensorFlow集群构建
- GPU使用
- 并行处理方式
第三部分
- Caffe框架图像识别实战
- 依赖的包
- 项目架构介绍
- 项目业务讲解
- GPU环境搭建
- C调用Caffe框架API
- 案例演示
- Theano框架分析实战
- 项目架构介绍
- 项目业务讲解
- 数据模型训练
- 数据模型分析
- 数据预测
- JAVA云平台搭建
- python调用Theano框架API
- 算法精度调优
- Pytorch框架期预测分析实战
- 项目架构介绍
- 项目背景讲解
- 数据模型训练
- 数据模型分析
- 数据预测
- 云平台搭建
- 算法精度调优
- 云平台搭建
- TesonFlow图像识别及预测分析实战
- 项目背景和技术讲解
- 数据模型训练
- 数据模型分析
- 数据预测
- 云平台搭建
- 算法精度调优
- 项目总结