人工智能需要學什么？人工智能如何學習?

人工智能是一個綜合性強的專業(yè)，從了解基礎開始到深入學習，需要學的內容還是蠻多的。涉及Python語言，數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析，機器學習算法、自然語言處理NLP、計算機視覺CV、數(shù)據(jù)挖掘等技術。人工智能需要學習以下的內容：

1.Python編程

熟練掌握人工智能Python語言，建立編程思維以及面向對象程序設計思想，掌握人工智能開發(fā)必備Python高級語法。

Python基礎語法、Python數(shù)據(jù)處理、函數(shù)、文件讀寫、異常處理、模塊和包、面向對象、網(wǎng)絡編程、多任務編程、高級語法、Python數(shù)據(jù)結構。

2.數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析

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)庫的使用。

Linux、MySQL與SQL、Numpy矩陣運算庫、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)分析項目。

3.機器學習

掌握機器學習算法基本原理，熟練使用各種數(shù)據(jù)分析工具進行數(shù)據(jù)提取與數(shù)據(jù)展示，可以使用機器學習相關算法進行預測分析。

機器學習、K近鄰算法、線性回歸、邏輯回歸、聚類算法、決策樹、集成學習、機器學習進階算法、用戶畫像案例、電商運營數(shù)據(jù)建模分析案例。

4.數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)項目

運用機器學習算法解決實際業(yè)務的分類、聚類、回歸的問題，完成數(shù)據(jù)挖掘項目。

神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、深度學習多框架對比、Pytorch框架。

5.深度學習與NLP自然語言處理基礎

掌握深度學習基礎及神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)典算法;掌握全球熱門的PyTorch技術，完成自然語言處理基礎算法，諸如RNN、LSTM、GRU等技術。

NLP入門、文本預處理、RNN及變體、Transfomer原理、傳統(tǒng)的序列模型、遷移學習。

6.ChatGPT技術

運用ChatGPT模型完成聊天機器人和問答系統(tǒng)的相關功能，掌握大規(guī)模知識圖譜技術與自然語言處理在多領域的應用。

ChatGPT入門、ChatGPT原理詳解、ChatGPT項目實戰(zhàn)、基于大型預訓練模型搭建聊天機器人、聊天機器人和問答系統(tǒng)。

7.NLP自然語言處理

完成類項目，掌握多場景智能文本分類或知識圖譜和文本摘要等NLP自然語言處理項目，進階高階人工智能開發(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)增強優(yōu)化解決方案、訓練策略優(yōu)化解決方案、GPU部署解決方案、CPU部署解決方案、海量文本快速分類基線模型解決方案、基于預訓練模型優(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、模型知識蒸餾優(yōu)化的解決方案、主流遷移學習模型微調優(yōu)化的解決方案。

8.計算機視覺CV

掌握數(shù)據(jù)結構與算法，核心機器學習、深度學習，掌握計算機視覺算法，諸如目標分割和經(jīng)典CV網(wǎng)絡CNN、殘差網(wǎng)絡、Yolo及SSD等。

機器學習算法與ScikitLearn、深度學習算法與Pytorch、數(shù)據(jù)結構算法、多行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘項目和NLP拓展、神經(jīng)網(wǎng)絡、圖像與視覺處理介紹、目標分類和經(jīng)典CV網(wǎng)絡、目標檢測和經(jīng)典CV網(wǎng)絡、目標分割和經(jīng)典CV網(wǎng)絡。