以Python為例,深入理解人工智能的開發(fā)語言載體Python,掌握Python語法規(guī)則,變量和數(shù)據(jù)類型,程序結(jié)構(gòu)控制,Python中的OOP,了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法和過程,學(xué)習(xí)主流機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)框架環(huán)境的構(gòu)建,TensorFlow,Keras,Caffe等。
AI中等:此模塊主要關(guān)注算法開發(fā)和實(shí)現(xiàn),學(xué)習(xí)人工智能中的識(shí)別技術(shù)。
這些應(yīng)用非常廣泛的項(xiàng)目,如數(shù)字識(shí)別和人臉識(shí)別,自然語言處理,圖像特征提取和識(shí)別,經(jīng)典LeNet模型,LSTM,Encoder-DecoderModel,等等,都是通過對(duì)CNN,RNN,卷積和池化層,圖像特征提取和識(shí)別,經(jīng)典LeNet模型,LSTM,Encoder-DecoderModel等的深入介紹,建立了一個(gè)針對(duì)不同方向技術(shù)學(xué)習(xí)的完整的知識(shí)圖譜。
AI高級(jí):從這一階段開始,我們的學(xué)習(xí)重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到模型優(yōu)化高級(jí)算法。
以此為基礎(chǔ),對(duì)開發(fā)方案進(jìn)行優(yōu)化處理,通過優(yōu)化學(xué)習(xí)過程、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、超參數(shù)、學(xué)習(xí)率優(yōu)化、Batch-Normalization等方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)開發(fā)算法的優(yōu)化,完善提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率和質(zhì)量,進(jìn)一步了解算法實(shí)現(xiàn)與設(shè)計(jì),將開發(fā)工程師提高到算法專家的層次。