人工智能学习之路_人工智能机器学习基础题库 csdn

随着AI时代的到来以及其日益蓬勃的发展，Python作为AI时代的头牌语言地位基本确定，机器学习是着实令人兴奋，但其复杂度及难度较大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流而有了Python库后，可帮助加快数据管道，且Python库也在不断更新发布中，所以本阶段旨在为大家学习后续的机器学习减负。

机器学习利用算法去分析数据、学习数据，随后对现实世界情况作出判断和预测。因此，与预先编写好、只能按照特定逻辑去执行指令的软件不同，机器实际上是在用大量数据和算法去“自我训练”，从而学会如何完成一项任务。
所以本阶段主要从机器学习概述、数据清洗和特征选择、回归算法、决策树、随机森林和提升算法、SVM、聚类算、EM算法、贝叶斯算法、隐马尔科夫模型、LDA主题模型等方面讲解一些机器学习的相关算法以及这些算法的优化过程，这些算法也就是监督算法或者无监督算法。

本阶段主要通过音乐文件分类和金融反欺诈模型训练等项目，帮助大家对于上阶段的机器学习做更深入的巩固，为后续深度学习及数据挖掘提供项目支撑。

深度学习是实现机器学习的技术，同时深度学习也带来了机器学习的许多实际应用，拓展了AI的使用领域，本阶段主要从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法以，掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案。针对公司样本不足，采用小样本技术和深度学习技术结合，是项目落地的解决方案。

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它已成为人工智能的核心领域。自然语言处理解决的是“让机器可以理解自然语言”这一到目前为止都还只是人类独有的特权，被誉为人工智能皇冠上的明珠，被广泛应用。本阶段从NLP的字、词和句子全方位多角度的学习NLP，作为NLP的基础核心技术，对NLP为核心的项目，如聊天机器人，合理用药系统，写诗机器人和知识图谱等提供底层技术。通过学习NLP和深度学习技术，掌握NLP具有代表性的前沿技术。

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。广泛的应用于农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面，是人工智能和深度学习的重要研究方向。深度学习作为当前