'人工智能知識點：機器學習+深度學習'
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
10、TensorFlow深入-TensorBoard可視化
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
10、TensorFlow深入-TensorBoard可視化
11、DNN深度神經網絡手寫圖片識別
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
10、TensorFlow深入-TensorBoard可視化
11、DNN深度神經網絡手寫圖片識別
12、TensorBoard可視化
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
10、TensorFlow深入-TensorBoard可視化
11、DNN深度神經網絡手寫圖片識別
12、TensorBoard可視化
13、卷積神經網絡-CNN識別圖片
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
10、TensorFlow深入-TensorBoard可視化
11、DNN深度神經網絡手寫圖片識別
12、TensorBoard可視化
13、卷積神經網絡-CNN識別圖片
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
10、TensorFlow深入-TensorBoard可視化
11、DNN深度神經網絡手寫圖片識別
12、TensorBoard可視化
13、卷積神經網絡-CNN識別圖片
14、卷積神經網絡深入-AlexNet模型實現
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
10、TensorFlow深入-TensorBoard可視化
11、DNN深度神經網絡手寫圖片識別
12、TensorBoard可視化
13、卷積神經網絡-CNN識別圖片
14、卷積神經網絡深入-AlexNet模型實現
15、Keras深度學習框架
1. 機器學習
首先要學習機器學習算法，這是人工智能的核心，也是重中之重。
在學習機器學習算法理論同時，建議大家使用scikit-learn這個python機器學習的庫，試著完成一些小項目。同時關注一下能否各種算法結合使用來提高預測結果準確率。在學習的過程中不必強求自己能夠完全掌握各種算法推導，抓住重點理解算法，然後把算法用起來才是王道。
掌握一種編程工具，比如說PyCharm或者Jupyter Notebook，當然工具掌握不難，大約只需要30分鐘。
建議大家不要盲目的去看各種市面上的書籍和博客，有的對於大家來說過於理論，推導太多還有些跳步顯得過於深奧，有的又太浮於表面了不涉及算法原理細節，還是以北京尚學堂的視頻作為學習材料，這裡有算法的理解，算法的推導，算法的應用，非常適合大學生和入門學習的人使用，從一開始就即有算法的逐步深入，又有算法的實戰。給自己成為一個數據挖掘工程師，算法工程師打好基礎。
上面提到的機器學習算法譬如有監督學習迴歸算法中多元線性迴歸，Lasso迴歸，嶺迴歸。分類算法中邏輯迴歸，支持向量機，決策樹，隨機森林，GBDT，Adaboost，XGBOOST。無監督學習聚類算法中K均值聚類，密度聚類，譜聚類。降維算法中PCA降維，FM因式分解，SVD奇異值分解。推薦算法中協調過濾，ALS交替最小二乘。還有機器學習裡面的大招多層感知機，神經網絡。關聯分析的算法Apriori，FP-Growth。最後研究樸素貝葉斯，貝葉斯網絡，隱含馬爾科夫模型，條件隨機場。
對於人工智能專業不瞭解的同學，建議大家學習一下預科階段，對於整個行業，技術體系，就業方向，未來職業發展都會有個基本的認識和了解。
2.深度學習
深度學習是當今非常熱門的一個領域，是機器學習算法神經網絡的延申，是把機器學習的擬人更加發揚光大的領域。深度學習工程師也是各大公司需要的人才。
學習深度學習可以從Google開源的tensorflow框架開始學習如何完成DNN（深度神經網絡）的構建以及應用。然後還是使用tensorflow框架來學習如何完成CNN（卷積神經網絡）的構建以及應用。最後來使用tensorflow框架來學習如何完成RNN（循環神經網絡）的構建以及應用。
學習建議：大家在學習過程中可以試著利用構建的DNN來完成機器學習算法做的分類和迴歸的案例，對比看看結果是否有提升，從而體會深度學習的奧妙。也可以利用CNN來完成一些圖像識別任務，和利用RNN來完成一些NLP（自然語言處理）任務。CNN和RNN不僅限於這兩個領域，但是目前來看它們在這兩個領域各有優勢。
Tensorflow框架是深度學習框架之一，但不是唯一，Keras框架也是一個非常優秀的框架，大家有興趣也可繼續學習Keras框架。代碼量會比TensorFlow更少一些，更適合去做一些實驗。
3.Python數據分析模塊
Python當今作為數據科學的第一語言，熟練掌握numpy、scipy、pandas、matplotlib等數據分析的模塊不光是作為數據分析師必須的，也是作為人工智能工程師所必須的， 如果大家認為自己的python語言掌握的不夠熟練，可以從學習這些基礎的模塊開始，來鍛鍊自己。因為scikit-learn機器學習算法庫是基於numpy、scipy、matplotlib開發的，所以大家掌握好了這些基礎庫，對於分析別人封裝的算法源代碼，甚至日後自己開發一些算法也有了可能性。
學習建議：在學習這些數據分析模塊的同時，可以補補python語言的基礎語法，重複一遍基礎語法即可，不要跑偏到python其他比如什麼web開發，爬蟲等領域裡面去。
4.Spark MLlib機器學習庫
如果說當今有什麼是算法工程師的加分項，那麼分佈式計算框架Spark中算法庫MLlib就是一個，如果想掌握Spark MLlib，首先需要會使用spark計算框架，建議大家還是使用python語言通過pyspark來學習，在掌握了前面的機器學習部分後，這裡再來學習裡面的算法使用將變得異常容易。
學習建議：大家要抓住重點，千萬不要鑽到集群搭建裡面，甚至是大數據各種框架裡面，因為對於我們來說，spark計算框架只是一個工具，幫助我們來更好的做數據預處理，和幫助我們將算法使用分佈式集群來完成海量數據場景下結果的計算。在公司裡面，有運維的人員管理集群，在一些大公司，有專門給算法工程師配備數據預處理的工程師。
5.做一個人工智能項目
學了這麼多，也做了一些小項目，最後一定要做一些個大項目整合一下自己的知識。做一些個人工智能領域的譬如醫療圖像識別、人臉識別、自動聊天機器人、推薦系統、用戶畫像等的大項目才是企業很需要的經驗。可以將理論結合實際的運用也是成為高手的必經之路，也是在企業工作所需要的能力。
6.數學
數學是一個誤區，很多人說自己的數學不夠好，是不是做不了算法工程師？面對這樣的問題，公司裡面的算法工程師誰又敢說自己的數學真的好？數學是在學習機器學習階段算法推導用的到的，但是這裡的推導你又不需要非要一步步扣數學計算過程，舉個例子，2+2=4，那麼數據基礎是1+1=2，但是咱們需要證明1+1=2嗎？不需要，對吧，所以在機器學習階段算法推導這裡更重要的還是理解算法證明的思想，能夠把講的算法推導理清楚足夠了，而這在講的過程中如何有好的引導，又何須非自己沒頭緒的補數學然後走那個彎路呢？
學習建議：很多數學符號只是一種表達而已，在學習過程中稍微補一下即可，不需要花大量時間前期準備數學知識，最重要的是，企業中人工智能工程師沒人天天抱著數學公式推導。所以同學們在大學期間數學學的不錯的同學恭喜你，你在機器學習算法學習時會稍微輕鬆一些，相反，在大學期間數學學的不行的同學也恭喜你，因為數學不是決定能否成為一個企業所需算法工程師的鴻溝！
最後，小編整理了關於人工智能的學習方法和視頻教程，如有讀者對人工智能有興趣或者已經
在工作的朋友，都會有所幫助
1、人工智能入門
2、線性迴歸深入和代碼實現
3、梯度下降和過擬合和歸一化
4、邏輯迴歸詳解和應用
5、分類器項目案例和神經網絡算法
6、多分類
7、分類評估-聚類
8、密度聚類-譜聚類
9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸
10、TensorFlow深入-TensorBoard可視化
11、DNN深度神經網絡手寫圖片識別
12、TensorBoard可視化
13、卷積神經網絡-CNN識別圖片
14、卷積神經網絡深入-AlexNet模型實現
15、Keras深度學習框架
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