以Python为例,深入理解人工智能的开发语言载体Python,掌握Python语法规则,变量和数据类型,程序结构控制,Python中的OOP,了解神经网络的训练方法和过程,学习主流机器学习,深度学习框架环境的构建,TensorFlow,Keras,Caffe等。
AI中等:此模块主要关注算法开发和实现,学习人工智能中的识别技术。
这些应用非常广泛的项目,如数字识别和人脸识别,自然语言处理,图像特征提取和识别,经典LeNet模型,LSTM,Encoder-DecoderModel,等等,都是通过对CNN,RNN,卷积和池化层,图像特征提取和识别,经典LeNet模型,LSTM,Encoder-DecoderModel等的深入介绍,建立了一个针对不同方向技术学习的完整的知识图谱。
AI高级:从这一阶段开始,我们的学习重点转移到模型优化高级算法。
以此为基础,对开发方案进行优化处理,通过优化学习过程、数据预处理方法、超参数、学习率优化、Batch-Normalization等方法,实现对开发算法的优化,完善提高神经网络的效率和质量,进一步了解算法实现与设计,将开发工程师提高到算法专家的层次。