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Java

Java是一種同步的面向對象編程語言，為了儘可能地降低實現上的依賴性，並讓程序員“編寫一次，到處運行”——編譯好的Java代碼能夠在各個平臺上運行，而不需要再次編譯。Java的應用程序自然地編譯成了“字節碼”，能夠在各個Java虛擬機（JVM）上運行

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Python

編程語言Python的設計比較注重代碼的可讀性，因為Python的代碼中包含了有意義的空白，所以無論規模大小都可以讓代碼清晰易讀。它還提供了動態的系統和自動內存管理，並支持各種編程範例，以及函數式編程、面向對象、命令式和過程式編程。Python還有一個包羅萬象的標準庫。併為很多操作系統提供瞭解釋器。CPython是Python的標準實現，這基本上是一個開源軟件，具有基於社區的開發模型。

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AI課程設計理念

一、數據基礎

主要從數據分析、概率論和線性代數及矩陣這三大塊講解基礎，方便大家後續課程的學習中更好的理解機器學習和深度學習的相關算法內容。

二、Python基礎

Python作為人工智能首選編程語言，隨著人工智能時代的到來，Python開發效率非常高，Python有非常強大的第三方庫。這裡幫助大家打好python的基礎以及人工智能常用庫的使用方法，方便後面機器學習和深度學習代碼實戰時更好的理解代碼實現。

三、機器學習

1、三十大機器學習算法，從原理到推導進行一步步深入解析，同時包含對應算法的實戰案例。本部分內容體現出算法工程師的高門檻，也是高薪就業的必經之路，我們通過全面深入透徹的講解讓大家對算法在腦海中構建成體系，知其然並知其所以然，成為優秀的人工智能工程師，可以hold住面試以及工作。

2、人工智能需要大量的數據進行訓練，所以課程教授大家一個大數據的優秀計算框架Spark，可以幫助大家去找工作時成為一個加分項（但不是必要項），同時會對Spark框架中的ML、MLlib這兩個機器學習的算法庫有著重的實戰講解。

四、深度學習

深度學習是實現機器學習的一種技術。隨著深度學習的快速發展，人工智能才得以長足進步，課程會把深度學習從基礎CNN、RNN到對抗生成網絡等流行的算法和模型進行深入講解，並且會全面的實戰講解TensorFlow、Keras、Caffe等深度學習框架。並用豐富的案例讓大家可以對學過的知識融會貫通。

五、實戰項目

帶你做時下熱門的項目實戰，並通過我們的教學讓大家學習一個項目的同時可以舉一反三，工作中可以輕鬆應對企業需求，成為合格推薦系統工程師，圖像識別工程師，自然語音處理工程師等。（我們做人工智能是認真的、踏實的，不會把一些淺層機器學習算法小案例稱之為項目）

總結

而學習人工智能或者任何其他的東西，不是一朝一夕能學成的。而小編只是幫你們梳理梳理思路，不至於讓你們走岔路。而真正想要學精通，也需要你們自身的不懈努力和堅持。

加油！！看好你們！！

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