人工智能欺骗,人工智能诈骗案
随着人工智能这几年的火，来咨询如何学习人工智能的伙伴也很多。编辑做了简单介绍，并特意准备了人工智能的学习资料，希望对大家有所帮助。
什么是人工智能？
人工智能在英语中缩写为AI。这是一门研究和发展模拟、拓展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。简而言之，人工智能是一种利用机器为人类服务的先进技术。
人工智能的发展呢？
据统计，截至2021年5月20日，北京人工智能平均月薪达到30.4k，比其他岗位高出54.4%。面对这么高的工资，没有人会不感动。
为了方便大家快速接触人工智能，这是边肖为大家准备的资料：
这些信息是由边肖精心编辑的。希望对你快速入门有帮助。
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人工智能课程目录
1)人工智能时代
2)人工智能的应用(上)
3)人工智能的应用(第二部分)
4)人工智能的过程与人类思维的过程相比较。
5)人工智能的过程和本质
6)人工智能的基本概念与机器学习的深度学习的本质区别
7.任务性质的回归和分类
8)聚类和降维任务的性质
9:选择并下载9:ython开发环境版本
10:Anaconda环境安装_Pycharm环境安装
11:Pycharm写脚本，测试python开发环境。
12)Python虚拟环境的构建_开发环境的构成
13) python是一种强类型动态脚本语言。
14) python_ Control语句_单双分支
15) python_ control语句_多分支_三元条件运算符
16:Python_ control语句_while循环
17:Python_ control语句_for循环
18:Python_ Control语句_嵌套循环
9: Python _ Control语句_break_continue
20) python_ slicing操作
21:Python_ data类型
2) python_ Collection操作_ List
23)python _ set operation _ list的基本操作
16:Python _ Collection Operation _ List的通用方法
17) python_ set操作_ tuple
18:Python _ Set Operations _ Dictionary和一般操作
19:Python _ set operation _ dictionary keys方法_enumerate函数
20:Python_os module _shuti
l模块
21: Python _打开和读取文件_中文编码问题
22:Python _ Function _ Definition _ Call _返回值_ Comment
23: Python _ functions _局部变量_全局变量
24: Python _ Functions _ Default参数_ Variable参数
25: Python _ Function _ Recursion
26: Python _函数式编程_高阶函数
27: Python _函数式编程_map_reduce_filter_匿名函数
28: Python _ Function _闭包
29: Python _ Function _装饰器
30: Python _ Class Objects _定义和实例化对象
31:Python _ Class Objects _ Instance属性和方法_ Class属性和方法
32: Python _ Class Objects _内置方法
3: Python _ class object _ operator重载_私有对象方法_isinstance函数
34: Python _ Class Objects _面向对象的三个特性_类的继承
35: Python _ Class Object _ Subclass重用父类构造函数和Method _ Method重写
36: NUMPY _ Overview _ Install _创建数组_获取形状形状
37:Numpy_array_arange
38: Numpy _ random随机数生成
39:Numpy _ NdArray property _ zeros _ one _ like等。创建数组函数
40: numpy _ reshape _ slice操作_复制函数
1: numpy _改变数组的维数_数组的拼接
42:Numpy _ Array的分段和转置
4: NUMPY _算术运算_上下舍入
44: numpy _ aggregate函数
45: Matplotlib _ Overview _绘制直线图
46: matplotlib _绘制正弦和余弦曲线_散点图_添加图例
47: matplotlib _绘制直方图_画布拆分多个子画布_直方图比较
48: matplotlib _绘制饼图_直方图_同时绘制多组数据分布
49: matplotlib _绘制等高线图_绘制三维图像
50: Python _ pandas _ series对象创建
1: python _ pandas _ dataframe对象创建
52: Python _ pandas _获取系列对象的值
53: Python _ pandas _获取值
60:导数的定义_左导数和右导数
61:导数的几何和物理意义
62:常用函数的导数公式
63:导数求解的四种算法
64:复合函数的求导法则
65:导出激活函数的导函数
66:高阶导数_导数判断单调性_导数和极值
67:导数判断凹凸性_导数用于美丽可乐展开
68:Vector _ n维欧洲空间空间的含义
69:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除
70:向量_向量算法的内积
71.学习向量计算的使用示例
72:向量的范数_范数与正则项的关系
73:特殊向量
74:矩阵_方阵_对称矩阵_单位矩阵_对角矩阵
75:矩阵运算_加法和减法_转置
76:矩阵乘法
77:矩阵的逆矩阵
78:矩阵的行列式
79:寻找多元函数的偏导数
80:高阶偏导数_梯度
81:雅可比矩阵_在神经网络中的应用
82:海森矩阵
83:二次型
84.补充对正定和负定的理解。
85:特征值和特征向量(1)
86:特征值和特征向量(2)
87:特征值分解
88:多元函数的美可乐展开_矩阵和向量的求导
89:奇异值分解的定义
90:在奇异值分解中求解U V矩阵
1:奇异值分解属性_数据压缩
92:奇异值分解用于PCA降维
93: SVD用于协同过滤_求逆矩阵
94:概率论_随机事件和随机事件的概率
95:条件概率_贝叶斯公式
96:随机变量
97:数学期望和方差
98:常用随机变量服从的分布
99:随机向量_独立性_协方差_正随机向量的分布
100:最大似然估计的思想
101:优化的基本概念
102:迭代求解的原因
103:梯度下降法
104:梯度下降法的推导
05: WxDSN公式推导，优缺点
106:坐标下降法_数值优化面临的问题
07:凸集
08:凸函数
109:凸优化的性质_一般表达式
10:拉格朗日函数
PS:后边还有更多内容，因过长所以暂时先放到这里~
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