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HCIA-AI

hcia-ai


一、AI概述

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人工智能的元年是1956年
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在人工智能中研究较大的学派有:符号主义(知识推理)、连接主义(神经网络)、行为主义(感知-动作)
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人工智能由底层到上层的层次结构是:基础设施、算法、技术方向、具体技术、行业解决方案
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机器学习的内容:监督非监督、深度学习、强化学习、迁移学习等
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二、python

python和c的区别
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文件打开模式
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三、数学相关

主成分分析PCA
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贝叶斯公式(朴素贝叶斯XY相互独立)
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随机变量的一些特征
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信息论、信息熵
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最优化问题
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四、tensorflow

tensorflow意思
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tensorflow架构
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tensorflow流程
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五、深度学习

过拟合和欠拟合
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分类和预测
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评估参数
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一些机器学习算法
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最大似然估计
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MAP假设
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深度学习发展中的问题
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感知器
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防止过拟合(常用dropout)
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L1正则化(稀疏权值)和L2正则化(权重衰减)
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优化器(常用Adam)
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中文分词
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六、AI生态

算法模型落地过程
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OCR识别
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智能物流
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智能风控
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大数据集群云服务
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来自Huawei HCIA-AI v1.0认证学习资料,节选了一部分,个人觉得是比较难或比较有用的一部分

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