“人工智能”已經成為當下最熱的詞，它幾乎覆蓋到互聯網、教育、家居、交通等等生活的各個領域。中國近年來人工智能技術創新日益活躍，產業規模逐步壯大，應用領域不斷拓展，取得階段性的成效。

人工智能如此火熱，它的薪資和前景也是一片光明：

根據科技招聘網站100offer．com的數據，在中國，從事人工智能工作的優秀畢業生可以獲得年薪30萬元人民幣至60萬元人民幣，而擁有3到5年工作經驗的團隊領導年薪輕鬆超過150萬元。這些工作很多都在北京或深圳。

小編為大家準備了！從入門到高級，整合人工智能核心技能知識點，為想要繼續深造進入人工智能領域的同學提供一套完整的知識體系。想要成為百萬年薪工程師，你就來吧！

《人工智能全套教程》

1. 人工智能入門

01 何為機器學習

02 人工智能與機器學習關係

03 人工智能應用與價值

04 有監督機器學習訓練流程

05 有監督機器學習訓練流程

06 Python機器學習庫Scikit-Learn介紹

07 理解線性與迴歸

2. 線性迴歸和代碼實現

01 機器學習是什麼(new)

02 怎麼做線性迴歸(new)

03 理解迴歸最大似然函數(new)

04 應用正太分佈概率密度函數對數總似然(new)

05 推導出損失函數推導出解析解(new)

06 代碼實現解析解的方式求解梯度下降法的開始

3. 梯度下降和過擬合和歸一化

01 梯度下降法思路導函數有什麼用

02 推導線性迴歸損失函數導函數以及代碼實現批量梯度下降

03 隨機梯度下降及代碼實現mini-batchGD調整學習率

04 梯度下降做歸一化的必要性

05 最大值最小值歸一化sklearn官網介紹防止過擬合W越少越小

06 過擬合的總結

07 嶺迴歸以及代碼調用

4. 邏輯迴歸詳解和應用

01 LassoElasticNetPolynomialFeatures

02 多項式迴歸代碼保險案例數據說明

03 相關係數邏輯迴歸介紹

04 邏輯迴歸的損失函數交叉熵邏輯迴歸對比多元線性迴歸

05 邏輯迴歸sklearn處理鳶尾花數據集

06 邏輯迴歸多分類轉成多個二分類詳解

5. 分類器項目案例和神經網絡算法

01 理解維度音樂分類器數據介紹

02 傅里葉變化原理傅里葉代碼應用傅里葉優缺點

03 邏輯迴歸訓練音樂分類器代碼測試代碼

04 人工神經網絡開始

05 神經網絡隱藏層的必要性

06 神經網絡案例sklearnconcrete

6. 多分類、決策樹、隨機森林分類

01 機器學習有監督無監督

02 邏輯迴歸多分類圖示理解邏輯迴歸和Softmax區別

03 Softmax圖示詳解梯度下降法整體調參

04 評估指標K折交叉驗證

05 決策樹介紹

06 隨機森林優缺點對比邏輯迴歸剪枝

07 決策樹隨機森林sklearn代碼調用

7. 分類評估、聚類

01 機器學習有監督無監督

02 邏輯迴歸多分類圖示理解邏輯迴歸和Softmax區別

03 Softmax圖示詳解梯度下降法整體調參

04 評估指標K折交叉驗證

04 決策樹介紹

05 隨機森林優缺點對比邏輯迴歸剪枝

06 決策樹隨機森林sklearn代碼調用

8. 密度聚類、譜聚類

01 聚類的評估metrics代碼

02 密度聚類代碼實現

03 譜聚類

9. 深度學習TensorFlow安裝和實現線性迴歸

01 pip安裝源設置

02 TensorFlow介紹與安裝

03 TensorFlow CUDA GPU安裝說明TF使用介紹

04 TensorFlow代碼初始解析解多元線性迴歸實現

05 tensorflow來代碼實現線性迴歸梯度下降優化

10. TensorFlow深入

01 placeholder代碼詳解TF構建Softmax迴歸計算圖

02 TF對Softmax迴歸訓練評估代碼實現

03 TF的模型持久化重新加載

04 模塊化

11. DNN深度神經網絡手寫圖片識別

01 深度學習DNN是什麼

02 TF訓練2層DNN來進行手寫數字識別

12. TensorBoard可視化

01 TensorBoard代碼

02 TensorBoard啟動以及頁面

13. 卷積神經網絡-CNN識別圖片

01 卷積1個通道的計算垂直水平fiter圖片

02 圖釋對比原始圖片和卷積FeatureMap

03 三通道卷積池化層的意思

04 CNN架構圖LeNet5架構

04 決策樹介紹05TF使用CNN來做Cifar10數據集分類任務

14. 卷積神經網絡深入-AlexNet模型實現

01 解決梯度消失的三個思路

02 反向傳播計算W對應的梯度

03 AlexNet五層卷積benchmark代碼實現

15. Keras深度學習框架

01 Keras開篇

02 Keras構建模型Keras使用MNIST數據集訓練CNN

03 Keras調用VGG16來訓練

04 深度學習更種優化算法

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