1、基礎篇——基於python的機器學習>>>>>>戳我，立即學習
現在大熱、為未來電腦科學發展方向的機器學習了解多少呢？
下面推薦的這個內容比較適合小白，如果數學、模型理論基礎不紮實也沒關係，可以掌握python程式語言基本可以輕鬆學習~
例如利用python程式語言實現線性分類器、支援向量機、樸素貝葉斯等經典機器學習模型來解決諸如腫瘤良惡性**、手寫體識別、鐵達尼號生還**等實際問題。並就模型本身泛化力問題（過擬合、欠擬合）進行討論與實驗，可以更快的解決實際問題，主要是以下5點：
① 機器學習簡介及開發環境
② 監督學習-分類學習-線性分類器
③ 監督學習-分類學習-線性分類器-支援向量機
④ 監督學習-樸素貝葉斯
⑤ 監督學習-決策樹模型
⑥ 無監督學習-k近鄰演算法
⑦ 機器學習高階-特徵降維
⑧ 機器學習高階-特徵篩選
⑨ 機器學習高階-泛化力-過擬合與欠擬合
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2、零基礎深度學習》戳我，立即學習
以python為主要開發語言，深入淺出您快速上手最先進的深度學習技術。
會有如下收穫：
能夠使用程式開發技能完成諸如計算機視覺、自然語言處理等人工智慧任務，例如影象識別、智慧型翻譯等，亦能夠使用本課程中提供的工具在自己所處行業中，進行具體人工智慧技術的設計與實施，使用深度學習技術進行行業資料分析。
會提供基礎的數學部分與python程式設計部分的講解，每一章都包含豐富的例項與專案，讓您完全理解掌握人工智慧與深度學習的相關知識與技能。
知識點：
chapter 1. 基礎知識
包含線性代數、概率與數理統計、微積分等深度學習基礎數學知識，也涵蓋了本課程中能夠使用的python程式設計知識，通過實戰編寫乙個數學遊戲例項，為之後的學習打下良好的基礎。包含從mcp模型到多層感知器的歷史發展，詳細講解神經網路的前饋與反饋計算的數學推導與實際專案，例項中包含使用tensorflow等深度學習系統編寫神經網路的方法，並完成資料分析實戰。從最基本的卷積演算法開始，逐步深入到深層卷積網路，詳細講解卷積網路的特徵提取方法，並講解如何在非影象資料上實施卷積網路進行資料分析，讓您能在任何行業尋找合適資料並應用卷積網路。
chapter 4. 序列網路
本章將包含處理自然語言等時序資料常用的rnn模型與lstm技術， 以及序列建模、詞向量對映等各種自然語言處理技術，豐富的例項將會包含翻譯、對話、文字生成等，並讓您實踐如何使用時序建模技術進行資料**。
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人工智慧課程方案
對於企業來說，隨著人工智慧的逐步滲透，企業的經營管理也將面臨著較大的變化和挑戰，也會迎來自身的轉型和發展。鑑於此，我們將在概述人工智慧和企業管理內涵的基礎上，格物斯坦認為 基於人工智慧在現代企業管理中的運用的分析，詳細闡述人工智慧對於現代企業管理的挑戰。現代的人工智慧可以找出對應的模式，然後對物件進...
人工智慧需要學哪些課程？
人工智慧專業是中國高校人計畫設立的專業，旨在培養中國人工智慧產業的應用型人才，推動人工智慧一級學科建設。2018年4月，教育部研究設立人工智慧專業，進一步完善中國高校人工智慧學科體系 首先你需要數學基礎 高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析 其次需要演算法的積累 人工神經...
Python與人工智慧
python python是乙個非常快捷的計算機程式語言，類庫非常豐富，解決各種問題都有很多現成的工具和例子，使得很多複雜的應用根本無須了解系統細節就能輕鬆實現所需功能。python可以運用到很多方面，可以做日常任務 可以做 比如知乎 youtube就是python寫的 可以做網路遊戲的後台。其它比...