人工智能基础课
通俗易懂的人工智能入门课
你将获得
- 6大人工智能必备数学基础;
- 15个机器学习、深度学习核心知识点;
- 11个人工神经网络概念及实例;
- 4大人工智能应用场景。
讲师介绍
王天一,毕业于北京邮电大学,获得工学博士学位,在读期间主要研究方向是连续变量量子通信理论与系统,主持并参与了多项国家级/省部级科研项目,以第一作者身份发表了5篇SCI论文。
目前在贵州大学大数据与信息工程学院担任副教授,主要研究方向是大数据与人工智能,研究内容包括以物联网为基础的大数据应用及神经网络与机器学习。 著有《人工智能革命》一书。
课程介绍
当下,人工智能成了新时代的必修课,每个人都需要一些AI知识来升级自己,才能与时代同行。
人工智能的重要性已无需赘述,但作为一个跨学科产物,它包含的内容浩如烟海,各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说,如何入手人工智能其实都是一头雾水,比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。
那学习人工智能该从哪里开始呢?人工智能的学习路径又是怎样的?
在“人工智能基础课”专栏里,王天一教授将结合自己的积累与思考,和你分享他对人工智能的理解,用通俗易懂的语言从零开始教你掌握人工智能的基础知识,梳理出人工智能学习路径,为今后深耕人工智能相关领域打下坚实的基础。
专栏围绕人工智能基础的7大核心主题,分7个模块进行讲解:
- 学习人工智能需要哪些必备的数学基础?
- 机器学习有哪些学习方法?
- 为什么人工神经网络如此流行?
- 关于深度学习至少要掌握哪些内容?
- 深度学习框架下的神经网络实例有哪些?
- 深度学习之外的人工智能还有哪些重要研究?
- 最经典的人工智能应用场景是怎样的?
课程目录
适合人群
希望梳理人工智能学习脉络的AI入门者;希望系统学习人工智能基础知识的非AI领域技术人员;具有AI工程经验,希望进一步掌握核心理论的AI从业者;希望深刻理解人工智能内涵、对人工智能有浓厚兴趣的人。