階段一、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

本課程主要從數(shù)據(jù)分析、概率論和線性代數(shù)及矩陣這三大塊講解基礎(chǔ)，方便大家后續(xù)課程的學(xué)習(xí)中更好的理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)算法內(nèi)容。

一、數(shù)據(jù)分析
1）常數(shù)e 2）導(dǎo)數(shù)? 3） 梯度	4） Taylor 5） gini系數(shù) 6）信息熵與組合數(shù)
二、概率論
1）概率論基礎(chǔ) 2）古典模型? 3）常見概率分布	4）大數(shù)定理和中心極限定理? 5）協(xié)方差(矩陣)和相關(guān)系數(shù)? 6）最大似然估計(jì)和最大后驗(yàn)估計(jì)
三、線性代數(shù)及矩陣
1） 線性空間及線性變換? 2）矩陣的基本概念練? 3）狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣? 4）特征向量? 5）矩陣的相關(guān)乘法	6）矩陣的QR分解? 7）對(duì)稱矩陣、正交矩陣、正定矩陣? 8）矩陣的SVD分解? 9）矩陣的求導(dǎo)? 10）數(shù)據(jù)白化及其應(yīng)用

階段二、Python

本課程主要從環(huán)境搭、Python基礎(chǔ)、Python常用庫(kù)、Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)這四大塊講解基礎(chǔ)，方便大家后續(xù)課程的學(xué)習(xí)中更好的理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)算法內(nèi)容。

一、環(huán)境搭建
1）Python2.7 2）Anaconda	3）Pycharm
二、Python基礎(chǔ)
1）變量 2）數(shù)據(jù)類型? 3）列表? 4）元組? 5）字典	6）控制語(yǔ)句? 7）循環(huán)語(yǔ)句? 8）函數(shù)? 9）類對(duì)象
三、Python常用庫(kù)
1） numpy? 2）scipy? 3）matplotlib	4）panda? 5）time
四、Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
1）scikit

階段三、機(jī)器學(xué)習(xí)

本課程主要從機(jī)器學(xué)習(xí)概述、數(shù)據(jù)清洗和特征選擇、回歸算法、決策樹、隨機(jī)森林和提升算法、SVM、聚類算、EM算法、貝葉斯算法、隱馬爾科夫模型、LDA主題模型等方面講解一些機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法以及這些算法的優(yōu)化過(guò)程，這些算法也就是監(jiān)督算法或者無(wú)監(jiān)督算法。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)
1）機(jī)器學(xué)習(xí)概述
二、數(shù)據(jù)清洗和特征選擇
1）特征抽取? 2）特征轉(zhuǎn)換	3）特征選擇? 4）降維
三、回歸算法
1）Linear Regression算法? 2）Lasso Regression算法? 3）Ridge Regression/Classifier算法	4）Elastic Net算法? 5）Logistic算法? 6）K-鄰近算法(KNN)
四、決策樹、隨機(jī)森林和提升算法
1）決策樹算法: ID3、C4.5、CART 2）決策樹優(yōu)化 3）Bagging	4）隨機(jī)森林 5）Adaboost算法 6）GBDT算法
五、SVM
1）線性可分支持向量機(jī) 2）核函數(shù)理解	3）SMO算法 4）SVM回歸SVR和分類SVC
六、聚類算法
1）各種相似度度量介紹及相關(guān)關(guān)系 2）K-means算法 3）K-means算法優(yōu)缺點(diǎn)及變種算法	4）密度聚類 5）層級(jí)聚類 6）譜聚類
七、EM算法
1）最大似然估計(jì) 2）EM算法原理講解	3）多元高斯分布的EM實(shí)現(xiàn) 4）主題模型pLSA及EM算法
八、貝葉斯算法
1）樸素貝葉斯 2）條件概率表達(dá)形式	3）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)形式
九、隱馬爾科夫模型
1）概率計(jì)算問(wèn)題 2）前向/后向算法	3）HMM的參數(shù)學(xué)習(xí)? 4）高斯混合模型HMM
十、LDA主題模型
1）LDA主題模型概述 2）共軛先驗(yàn)分布 3）Dirichlet分布	4）Laplace平滑 5）Gibbs采樣詳解 6）LDA與word2Vec效果比較

階段四、深度學(xué)習(xí)

本課程主要從深度學(xué)習(xí)概述、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)、TensorFlow等方面講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法以及深度學(xué)習(xí)框架的使用。

1）深度學(xué)習(xí)概述 2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3）CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4）RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5）TensorFlow

階段五、分布式搜索引擎Elasticsearch開發(fā)

本課程旨在帶領(lǐng)大家進(jìn)入搜索引擎領(lǐng)域，從無(wú)到有，深入淺出的講解了什么是搜索引擎，搜索引擎的作用以及ElasticSearch在實(shí)際工作中的作用等。

1）Elasticsearch概念 2）Elasticsearch安裝和插件介紹 3）Elasticsearch基本使用和簡(jiǎn)單查詢 4）Elasticsearch的Java客戶端使用

5）Elasticsearch索引和Mapping? 6）Elasticsearch搜索深入? 7）Elasticsearch與Spring集成? 8）Elasticsearch實(shí)戰(zhàn)

階段六、綜合項(xiàng)目

本部分主要是對(duì)于前面第三和第四部分介紹到的內(nèi)容進(jìn)行一個(gè)綜合項(xiàng)目的講解，結(jié)合實(shí)際來(lái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容。

1）廣告CTR預(yù)估(GBDT+LR或者DNN) 2）時(shí)間序列預(yù)測(cè)(SVR或者RNN) 3）圖像分類及檢索(SVM或者CNN)

階段七、企業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)課程

課程一、基于Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)教程

課程風(fēng)格通俗易懂，基于真實(shí)數(shù)據(jù)集案例實(shí)戰(zhàn)。主體課程分成三個(gè)大模塊(1)python數(shù)
據(jù)分析，(2)機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法原理詳解,(3)十大經(jīng)典案例實(shí)戰(zhàn)。通過(guò)python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)numpy,pandas,matplot結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)scikit-learn完成一些列的機(jī)器學(xué)習(xí)案例。算法課程注重于原理推導(dǎo)與流程解釋，結(jié)合實(shí)例通俗講解復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并以實(shí)戰(zhàn)為主，所有課時(shí)都結(jié)合代碼演示。算法與項(xiàng)目相結(jié)合，選擇經(jīng)典kaggle項(xiàng)目，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步代碼實(shí)戰(zhàn)帶大家快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)。旨在幫助同學(xué)們快速上手如何使用python庫(kù)來(lái)完整機(jī)器學(xué)習(xí)案例。選擇經(jīng)典案例基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始到建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及效果評(píng)估，完整的講解如何使用python及其常用庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。對(duì)于每一個(gè)面對(duì)的挑戰(zhàn)，分析解決問(wèn)題思路以及如何構(gòu)造合適的模型并且給出合適評(píng)估方法。在每一個(gè)案例中，同學(xué)們可以快速掌握如何使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，使用matplotlib進(jìn)行可視化的展示以及基于scikit-learn庫(kù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立。

1）Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)課程簡(jiǎn)介 2）Python快速入門 3）Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)Numpy 4）Python數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)Pandas 5）Python可視化庫(kù)Matplotlib 6）回歸算法 7）模型評(píng)估 8）K近鄰算法 9）決策樹與隨機(jī)森林算法 10）支持向量機(jī)? 11）貝葉斯算法 12）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 13）Adaboost算法

14）SVD與推薦 15）聚類算法 16）案例實(shí)戰(zhàn)：使用Python庫(kù)分析處理Kobe Bryan職業(yè)生涯數(shù)據(jù) 17）案例實(shí)戰(zhàn)：信用卡欺詐行為檢測(cè) 18）案例實(shí)戰(zhàn)：泰坦尼克號(hào)獲救預(yù)測(cè) 19）案例實(shí)戰(zhàn)：鳶尾花數(shù)據(jù)集分析 20）案例實(shí)戰(zhàn)：級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 21）案例實(shí)戰(zhàn)：員工離職預(yù)測(cè) 22）案例實(shí)戰(zhàn)：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行手寫字體識(shí)別 23）案例實(shí)戰(zhàn)：主成分分析 24）案例實(shí)戰(zhàn)：基于NLP的股價(jià)預(yù)測(cè)? 25）案例實(shí)戰(zhàn)：借貸公司數(shù)據(jù)分析

課程二、人工智能與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

課程風(fēng)格通俗易懂，必備原理，形象解讀，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)缺一不可！主體課程分成四個(gè)大模塊(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)，(2)深度學(xué)習(xí)模型，(3)深度學(xué)習(xí)框架Caffe與
Tensorflow，(4)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。課程首先概述講解深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與挑戰(zhàn)，由計(jì)算機(jī)視覺中圖像分類任務(wù)開始講解深度學(xué)習(xí)的常規(guī)套路。對(duì)于復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，
將其展開成多個(gè)小模塊進(jìn)行逐一攻破，再挑戰(zhàn)整體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。對(duì)于深度學(xué)習(xí)模型形象解讀卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，詳解其中涉及的每一個(gè)參數(shù)，對(duì)卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)展開
分析與評(píng)估，對(duì)于現(xiàn)階段火爆的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)給出形象解讀，并配合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)實(shí)際演示效果?；诳蚣軐?shí)戰(zhàn)，選擇兩款深度學(xué)習(xí)最火框架，Caffe與
Tensorflow，首先講解其基本使用方法，并結(jié)合案例演示如何應(yīng)用框架構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并完成案例任務(wù)。選擇經(jīng)典深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，使用深度學(xué)習(xí)框架從零開
始完成人臉檢測(cè)，驗(yàn)證碼識(shí)別，人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位，垃圾郵件分類，圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換，AI自己玩游戲等。對(duì)于每一個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并
展開分析與評(píng)估。課程提供所涉及的所有數(shù)據(jù)，代碼以及PPT，方便大家快速動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐！

1）深度學(xué)習(xí)概述與挑戰(zhàn) 2）圖像分類基本原理門 3）深度學(xué)習(xí)必備基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn) 4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播原理 5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu) 6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例實(shí)戰(zhàn)圖像分類任務(wù) 7）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 8）卷積參數(shù)詳解 9）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案例實(shí)戰(zhàn) 10）經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分析? 11）分類與回歸任務(wù) 12）三代物體檢測(cè)算法分析 13）數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略 14）TransferLearning 15）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì) 16） 深度學(xué)習(xí)框架Caffe網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)配置 17）Caffe 18）深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)人臉檢測(cè)

19）人臉正負(fù)樣本數(shù)據(jù)源制作 20）人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)配置習(xí)模型 21）人臉檢測(cè)代碼實(shí)戰(zhàn) 22）人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 23）人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位網(wǎng)絡(luò)模型 24）人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位構(gòu)建級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò) 25）人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位測(cè)試效果與分析? 26）Tensorflow框架實(shí)戰(zhàn) 27）Tensorflow構(gòu)建回歸模型 28）Tensorflow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 29）Tensorflow深度學(xué)習(xí)模型 30）Tensorflow打造RNN網(wǎng)絡(luò)模型 31）Tensorflow項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證識(shí)別 32）項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換 33）QLearning算法原理 34）DQN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 35）項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)DQN網(wǎng)絡(luò)讓AI自己玩游戲 36）項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)等

階段八、職業(yè)素養(yǎng)

本課程主要為廣大畢業(yè)生或者工作經(jīng)驗(yàn)較少的學(xué)員而設(shè)立，主要是為了在職業(yè)素養(yǎng)方面給大家提供輔導(dǎo)，為更加順利走向職場(chǎng)而提供幫助。

為什么有些同學(xué)在技能方面過(guò)關(guān)，卻還是給予別人一種書生氣的感覺？
為什么簡(jiǎn)歷已經(jīng)通過(guò)了，卻還是沒有通過(guò)HR的面試？
為什么入職后，與同事的溝通總是存在問(wèn)題?
為什么每天的時(shí)間都不夠用，無(wú)法兼顧生活學(xué)習(xí)和工作?
為什么學(xué)習(xí)一段時(shí)間后，對(duì)工作對(duì)職場(chǎng)沒有方向感?
為什么遇到事情，別人總是能夠保持良好心態(tài)游刃有余，而我總是問(wèn)題百出？

COT課程正是引領(lǐng)大家一起來(lái)探索其中的奧秘和方法，讓大家一起在學(xué)習(xí)過(guò)程中不斷深思和進(jìn)步，讓大家的職場(chǎng)路越走越順暢！

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1）團(tuán)隊(duì)協(xié)作 2）心態(tài)管理 3）目標(biāo)管理 4）時(shí)間管理

5）學(xué)習(xí)管理 6）溝通能力 7）求職目標(biāo) 8）項(xiàng)目管理

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/xzlq/p/9288454.html

與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能学习体系大纲（src:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7dbb766f0102xdwu.html）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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