测试小扎
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视频库：人工智能开发_人工智能工程师_AI人工智能

人工智能Python语言入手→→机器学习核心技术→→深度学习核心技术→→NLP自然语言处理技术→→CV计算机视觉技术

视频库：人工智能开发_人工智能工程师_AI人工智能

01—人工智能开发入门

掌握Python基础语法，对后续学习打下坚实基础。

Python编程

基本语法 数据结构 函数
面向对象 多任务 模块与包
闭包装 饰器 迭代器


Numpy矩阵运算

Nadrray Scalars Boradcasting
矩阵运算 矩阵转置 矩阵求逆


Scipy数值运算库

Scipy基本使用 Scipy常量 Scipy稀疏矩阵
Scipy图结构 Scipy空间 Scipy插值


Pandas数据科学库

自带数据 结构数据读取写入 数据清洗
数据计算 数据合并 数据排序


Matplotlib

基础图表 Annotation Figure
子图 Legend


Seaborn

数据关系图 数据分布图 类别图
回归图 矩阵图 多变量关系


PyEcharts

基本使用 图表API 组合图表
其他资源 图表类型 Web框架整合

阶段案例实战

  • RFM案例实战
  • 电商运营案例实战

教程视频 1、零基础Python编程 2、零基础数据科学库

02— 机器学习核心技术

掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，满足人工智能数据挖掘类岗位，薪资可达到15K-20K。

Scikit Learn

聚类算法API 数据预处理 分类算法API 回归算法API


分类算法

决策树 KNN Adaboost
随机森林 逻辑回归 朴素贝叶斯
GBDT XGboost LightGBM



回归算法

线性回归 Lasso回归 决策树回归
随机森林回归 XGboost回归


聚类算法

KMeans KMeans++ GMM
基于层次聚类 基于密度聚类 DBSCAN


属性降维

属性降维 特征选择 因子分析 PCA ICA LDA


模型选择

Metrics Scoring模型得分
Grid search 网格搜索 Cross Validation 交叉验证
Hyper-Parameters 超参数选择 Validation curves 模型验证曲线


特征工程

Standardization标准化 Scaling Features归一化
Non-linear transformation非线性转化 Gaussian distribution高斯分布转化
Normalization正则化 Encoding categorical features类别性编码处理

阶段案例实战

  • 零售行业建模分析
  • 电商用户画像行为分析

教程视频1、零基础快速入门机器学习

03— 深度学习核心技术

掌握深度学习算法原理，掌握BP神经网络、CNN、RNN等基础网络结构，为后续NLP和CV奠定技术基础。

人工神经网络

损失函数 激活函数 Back Propagation 优化方法及正则化


BP神经网络

网络基本结构 正向计算 链式法则 权重更新
Sigmoid函数 梯度消失/爆炸 Batch Normalization


CNN卷积神经网络

局部感受野 权值共享 DropOut
卷积层 池化层 全连接层


RNN循环神经网络

梯度裁剪 双向长短时记忆网络（BiLSTM）
长短时记忆网络（LSTM） 门控神经网络(GRU)

阶段项目实战

  • 图像识别案例
  • 文本处理案例

教程视频1、深度学习核心技术课程

04— NLP自然语言处理技术

本阶段课程将掌握突破市场最热超高年薪的NLP技术，可应对市场上NLP工程师，根据市场反馈薪资突破30K。

Pytorch编程

定义损失函数 自动微分功能 定义优化器 定义模型结构

传统序列模型

隐马尔科夫模型 条件随机场 原理与实践 CRF与HMM区别


Transfomer原理

编码器 解码器 注意力机制
语言模型 模型超参数 模型验证


文本预处理

文本处理基本方法 文本张量表示方法 文本语料数据分析
数据增强方法 命名实体识别 Word Embedding词嵌入


RNN及变体

传统RNN LSTM Bi-LSTM GRU Bi-GRU Seq2Seq


迁移学习

FastText 预训练模型 Google BERT GPT GPT-2 权重微调


阶段项目实战

  • 文本分类
  • 文本生成

教程视频1、NLP基础2、Pytorch编程3、Google BERT入门4、NLP项目实战

05— CV计算机视觉技术

掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务，可应对市场上CV工程师岗位，薪资可达20K以上。


OpenCV图像处理

读写图像 灰度变换 几何变换 形态学
纹理分割 视频操作 边缘检测技术 特征检测和描述


Tensorflow编程

常量 变量 高阶API tf.data tf.keras


目标分类

卷积计算方法 多通道卷积 AlexNet
VGG ResNet残差网络 ImageNet分类


目标检测

RCNN FPN SSD ROI Pooling FasterRCNN 非极大抑制NMS


目标分割

全卷积 ROI Align DeepLab
MaskRCNN 金字塔池化模块 语义分割评价标准

阶段项目实战

  • 目标分类
  • 目标检测

教程视频1、OpenCV入门2、Tensorflow框架3、CV计算机视觉项目实战

06— 大厂面试专题

围绕大厂高频面试题，针对机器学习、深度学习、CV、NLP、数据结构与算法系列等专题去刷题

数据结构

栈 树 图 数组 链表 哈希表


常见算法

排序 查找 链表算法
动态规划 二叉树 递归算法
贪心算法 图算法 队列算法


机器学习&深度学习

分类算法面试专题 聚类算法面试专题
回归算法面试专题 深度学习基础面试专题

NLP & CV面试专题

深度学习与NLP面试专题 深度学习与CV面试专题

练习地址：
01 在线自定义刷题神器_自动生成面试笔试题_IT自测题库-趣IT

02 LintCode 炼码https://www.lintcode.com/problem/?typeId=4

整理了一上午知识点，一直在思考一个问题，什么样子的人工智能人才受欢迎？大概是能将模型应用于专业领域的人，即跨领域让机器学习落地的人。对于大部分机器学习实践者来说还是该脚踏实地，盲目追逐热点很容易跌进陷阱，而巩固基础、寻找自己擅长的领域和机器学习交叉点可以帮助你在未来的就业市场变得炙手可热，成为工业界紧缺的人工智能人才。共勉

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    其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候，我是拒绝的，因为觉得苹果就是在炒冷饭， 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲，看完整个Session之后呢，虽然还是觉得在炒冷饭，但是毕竟还是加了蛋的，有些东西还是值得说说的。 通常谈到面向接口编程，其主要作用是把系统设计和具体实现分离开，让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下，改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
  • 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS rensanning keepalived
    （一）Keepalived （1）安装 # cd /usr/local/src # wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz # tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz # cd keepalived-1.2.15 # ./configure # make &a
  • ORACLE数据库SCN和时间的互相转换 tomcat_oracle oraclesql
    SCN（System Change Number 简称 SCN）是当Oracle数据库更新后，由DBMS自动维护去累积递增的一个数字，可以理解成ORACLE数据库的时间戳，从ORACLE 10G开始，提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换； 　　 用途：在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时，进行SCN和时间的转换就变的非常必要了； 　 　操作方法： 　　1、通过dbms_f
  • Spring MVC 方法注解拦截器 xp9802 spring mvc
    应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理 先看一个实例,使用@access_required拦截： ?
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