人工智能需要學(xué)什么？人工智能如何學(xué)習(xí)?

人工智能是一個(gè)綜合性強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)，從了解基礎(chǔ)開(kāi)始到深入學(xué)習(xí)，需要學(xué)的內(nèi)容還是蠻多的。涉及Python語(yǔ)言，數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)算法、自然語(yǔ)言處理NLP、計(jì)算機(jī)視覺(jué)CV、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。人工智能需要學(xué)習(xí)以下的內(nèi)容：

1.Python編程

熟練掌握人工智能Python語(yǔ)言，建立編程思維以及面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)思想，掌握人工智能開(kāi)發(fā)必備Python高級(jí)語(yǔ)法。

Python基礎(chǔ)語(yǔ)法、Python數(shù)據(jù)處理、函數(shù)、文件讀寫(xiě)、異常處理、模塊和包、面向?qū)ο?、網(wǎng)絡(luò)編程、多任務(wù)編程、高級(jí)語(yǔ)法、Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2.數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

掌握SQL及Pandas完成數(shù)據(jù)分析與可視化操作。掌握Linux常用命令和數(shù)據(jù)庫(kù)的使用。

Linux、MySQL與SQL、Numpy矩陣運(yùn)算庫(kù)、Pandas數(shù)據(jù)清洗、Pandas數(shù)據(jù)整理、Pandas數(shù)據(jù)可視化、Pandas數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)

掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本原理，熟練使用各種數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)提取與數(shù)據(jù)展示，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

機(jī)器學(xué)習(xí)、K近鄰算法、線性回歸、邏輯回歸、聚類(lèi)算法、決策樹(shù)、集成學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階算法、用戶畫(huà)像案例、電商運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)建模分析案例。

4.數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項(xiàng)目

運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際業(yè)務(wù)的分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸的問(wèn)題，完成數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)多框架對(duì)比、Pytorch框架。

5.深度學(xué)習(xí)與NLP自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)

掌握深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典算法;掌握全球熱門(mén)的PyTorch技術(shù)，完成自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)算法，諸如RNN、LSTM、GRU等技術(shù)。

NLP入門(mén)、文本預(yù)處理、RNN及變體、Transfomer原理、傳統(tǒng)的序列模型、遷移學(xué)習(xí)。

6.ChatGPT技術(shù)

運(yùn)用ChatGPT模型完成聊天機(jī)器人和問(wèn)答系統(tǒng)的相關(guān)功能，掌握大規(guī)模知識(shí)圖譜技術(shù)與自然語(yǔ)言處理在多領(lǐng)域的應(yīng)用。

ChatGPT入門(mén)、ChatGPT原理詳解、ChatGPT項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、基于大型預(yù)訓(xùn)練模型搭建聊天機(jī)器人、聊天機(jī)器人和問(wèn)答系統(tǒng)。

7.NLP自然語(yǔ)言處理

完成類(lèi)項(xiàng)目，掌握多場(chǎng)景智能文本分類(lèi)或知識(shí)圖譜和文本摘要等NLP自然語(yǔ)言處理項(xiàng)目，進(jìn)階高階人工智能開(kāi)發(fā)。

抽取式文本摘要解決方案、生成式文本摘要解決方案、自主訓(xùn)練詞向量解決方案、解碼方案的優(yōu)化解決方案、數(shù)據(jù)增強(qiáng)優(yōu)化解決方案、訓(xùn)練策略優(yōu)化解決方案、GPU部署解決方案、CPU部署解決方案、海量文本快速分類(lèi)基線模型解決方案、基于預(yù)訓(xùn)練模型優(yōu)化的解決方案、模型量化優(yōu)化的解決方案、模型剪枝優(yōu)化的解決方案、模型知識(shí)蒸餾優(yōu)化的解決方案、主流遷移學(xué)習(xí)模型微調(diào)優(yōu)化的解決方案。

8.計(jì)算機(jī)視覺(jué)CV

掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，核心機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，諸如目標(biāo)分割和經(jīng)典CV網(wǎng)絡(luò)CNN、殘差網(wǎng)絡(luò)、Yolo及SSD等。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法與ScikitLearn、深度學(xué)習(xí)算法與Pytorch、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法、多行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目和NLP拓展、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像與視覺(jué)處理介紹、目標(biāo)分類(lèi)和經(jīng)典CV網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測(cè)和經(jīng)典CV網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)分割和經(jīng)典CV網(wǎng)絡(luò)。