gitbook/人工智能基础课

人工智能基础课

你将获得

• 6大人工智能必备数学基础；
• 15个机器学习、深度学习核心知识点；
• 11个人工神经网络概念及实例；
• 4大人工智能应用场景。

讲师介绍

王天一，毕业于北京邮电大学，获得工学博士学位，在读期间主要研究方向是连续变量量子通信理论与系统，主持并参与了多项国家级/省部级科研项目，以第一作者身份发表了5篇SCI论文。

目前在贵州大学大数据与信息工程学院担任副教授，主要研究方向是大数据与人工智能，研究内容包括以物联网为基础的大数据应用及神经网络与机器学习。 著有《人工智能革命》一书。

课程介绍

当下，人工智能成了新时代的必修课，每个人都需要一些AI知识来升级自己，才能与时代同行。

人工智能的重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。

那学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？

在“人工智能基础课”专栏里，王天一教授将结合自己的积累与思考，和你分享他对人工智能的理解，用通俗易懂的语言从零开始教你掌握人工智能的基础知识，梳理出人工智能学习路径，为今后深耕人工智能相关领域打下坚实的基础。

专栏围绕人工智能基础的7大核心主题，分7个模块进行讲解：

• 学习人工智能需要哪些必备的数学基础？
• 机器学习有哪些学习方法？
• 为什么人工神经网络如此流行？
• 关于深度学习至少要掌握哪些内容？
• 深度学习框架下的神经网络实例有哪些？
• 深度学习之外的人工智能还有哪些重要研究？
• 最经典的人工智能应用场景是怎样的？

课程目录

适合人群

希望梳理人工智能学习脉络的AI入门者；希望系统学习人工智能基础知识的非AI领域技术人员；具有AI工程经验，希望进一步掌握核心理论的AI从业者；希望深刻理解人工智能内涵、对人工智能有浓厚兴趣的人。

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