人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。

人工智能之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ)、微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)——關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、SQL入門(mén)及安裝、數(shù)據(jù)表及字段操作、SQL查詢、鏈接、SQL商業(yè)應(yīng)用案例、數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)——非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、MongoDB簡(jiǎn)介、MongoDB的常用操作、MongoDB的使用、Python操作MongoDB、人工智能之Python基礎(chǔ)、Python的安裝與環(huán)境配置、Python的基礎(chǔ)與規(guī)范、Python的基本對(duì)象類型、Python語(yǔ)句、人工智能之Python進(jìn)階篇、函數(shù)、類與對(duì)象、庫(kù)與模塊、錯(cuò)誤與異常、人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇、Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)Scikit-Learn入門(mén)介紹、Python統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)、SVD分解與主成分分析、線性回歸算法實(shí)現(xiàn)、嶺回歸、Lasso和彈性網(wǎng)、判別分析、梯度下降算法原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)、邏輯回歸算法原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)、貝葉斯算法原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)、案例：泰坦尼克號(hào)生存預(yù)測(cè)、人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階篇、KNN最近鄰元素分類器、時(shí)間序列模型、EM算法、聚類分析、決策樹(shù)模型的基本原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)、集成算法入門(mén)、集成算法的Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)、感知機(jī)模型基本原理、支持向量機(jī)基本原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)、XgBoost、案例：上市公司股價(jià)預(yù)測(cè)、案例：客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)、大型案例：上市公司營(yíng)收狀況預(yù)測(cè)、人工智能之復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、圖論、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)性質(zhì)、更多類型的網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的功能、案例：北京市快速軌道交通的有效性、案例：社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建、Tensorflow基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、TensorFlow實(shí)現(xiàn)代碼結(jié)構(gòu)和開(kāi)發(fā)步驟——回歸問(wèn)題、TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——分類問(wèn)題、手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的突破---卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Tensorflow實(shí)現(xiàn)、人工智能之深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN和LSTM、人工智能之深度學(xué)習(xí)進(jìn)階篇、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基礎(chǔ)、遷移學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、識(shí)文斷字：人工智能實(shí)戰(zhàn)之文本分析、文本分析簡(jiǎn)介、文本數(shù)據(jù)預(yù)處理、文本分析應(yīng)用與Python語(yǔ)言實(shí)作、火眼金睛：人工智能實(shí)戰(zhàn)之圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別及經(jīng)典數(shù)據(jù)集、圖像識(shí)別的突破--卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)經(jīng)典數(shù)據(jù)集cifar進(jìn)行分類識(shí)別、使用自己的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、耳聽(tīng)八方：人工智能實(shí)戰(zhàn)之語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別介紹、語(yǔ)音技術(shù)分析、本地語(yǔ)音識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音識(shí)別、運(yùn)籌帷幄：人工智能實(shí)戰(zhàn)之對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)、GAN簡(jiǎn)介、GAN原型詳解、DCGAN、DiscoGAN、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、知識(shí)匯總與作業(yè)、冰雪聰明：人工智能實(shí)戰(zhàn)之智能問(wèn)答系統(tǒng)、從與機(jī)器的溝通方式開(kāi)始、對(duì)話：?jiǎn)栴}的理解與答案的生成、詞典：關(guān)鍵詞檢索、專家：指定領(lǐng)域的問(wèn)答助手、百科全書(shū)：開(kāi)放式的問(wèn)答系統(tǒng)。

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