人工智能基础

1、数据分析
2、概率论
3、线性代数及矩阵
4、凸优化
5、微积分
6、古典模型
7、逼近论
8、牛顿法
9、梯度下降

人工智能提升，python高级应用

1、容器
2、容器浅拷贝和深拷贝
3、高阶函数
4、lambda表达式
5、约瑟夫环问题
6、模块和高级包
7、时间库
8、并发库科学计算库
9、Matplotlib可视化绘图库
10、锁和线程
11、多线程编程

人工智能实用，机器学习

1、机器学习概述
2、监督学习
3、非监督学习
4、数据处理与模型调优

人工智能实用，数据挖掘

1、百度音乐系统文件分类
2、千万级P2P金融系统反欺诈模型训练

人工智能前沿，深度学习

1、Tensorflow基本应用
2、BP神经网络
3、深度学习概述
4、卷积神经网络（CNN）
5、图像分类（vgg、resnet）
6、目标检测（rcnn、fast-rcnn,faster-rcnn,ssd)
7、递归神经网络（RNN）
8、lstm，bi-lstm，多层LSTM
9、AutoEncoder自动编码器
10、eq2Seq
11、Seq2Seq with Attension
12、生成对抗网络
13、irgan
14、finetune及迁移学习
15、孪生网络
16、小样本学习

人工智能进阶，自然语言处理

1、A.词（分词、词性标注）
2、词（深度学习之词向量、字向量）
3、词（深度学习之实体识别和关系抽取）
4、词（关键词提取，无用词过滤）
5、句（句法分析／语议分析）
6、句（自然语言理解，一阶逻辑）
7、句（深度学习之文本相似度）

人工智能进阶，图像处理

1、图像基础
2、图像操作及算数运算
3、图像颜色空间运算
4、图像形态学
5、图像轮廓
6、图像统计学
7、图像滤波

人工智能，项目应用

1、公安系统人脸识别
2、图像识别及图像检索
3、今日头条CTR广告点击量预估
4、序列分析系统
5、京东聊天机器人/智能客服
6、机器人写诗歌
7、机器翻译系统
8、手工数字识别
9、垃圾邮件过滤系统
10、癌症筛选检测
11、葡萄酒质量检测系统
12、淘宝网购物篮分析推荐算法
13、手工实现梯度下降回归算法
14、基于Tensorflow实现回归算法
15、合理用药系统
16、行人检测

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