人工智能 学习路线

一、人工智能开发入门

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

二、机器学习核心技术

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
  • GBDTX
  • Gboost
  • 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

三、深度学习核心技术

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)

四、NLP自然语言处理技术

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

五、CV计算机视觉技术05

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

  • 张量
  • 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

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