1、機(jī)器學(xué)習(xí)：這是AI的一個核心領(lǐng)域，它的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)學(xué)到的知識做出預(yù)測或決策。
2、自然語言處理：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠理解和生成人類的語言。
3、計算機(jī)視覺：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠理解和解析圖像和視頻數(shù)據(jù)。
4、語音識別：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠理解和生成人類的語音。
5、機(jī)器人技術(shù)：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠在物理世界中執(zhí)行任務(wù)，例如，自動駕駛汽車和家庭服務(wù)機(jī)器人。
6、知識表示和推理：這個領(lǐng)域的目標(biāo)是讓機(jī)器能夠理解和表示知識，以及根據(jù)這些知識進(jìn)行邏輯推理。
7、強(qiáng)化學(xué)習(xí)：這是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，它的目標(biāo)是讓機(jī)器通過試錯的方式學(xué)習(xí)如何在環(huán)境中實現(xiàn)目標(biāo)。
總之，人工智能作為一項通用技術(shù)，正逐步與各行業(yè)相結(jié)合，推動行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。

熟悉AI工具，包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
熟悉深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并掌握其相關(guān)的優(yōu)化算法
了解深度學(xué)習(xí)高級算法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等
掌握優(yōu)化算法和高性能計算方法
掌握NLP自然語言處理一線行業(yè)案例
掌握計算機(jī)視覺圖像識別一線行業(yè)案例

"1章微積分
2章線性代數(shù)
3章槪率論與數(shù)理統(tǒng)計
4章人工智能之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
5章人工智能之非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
6章人工智能之Python編程基礎(chǔ)
7章人工智能之Python數(shù)據(jù)處理與可視化
8章機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
9章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
10章Tensorflow框架快速入門
11章深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)
12章文本挖掘項目實戰(zhàn)
13章圖像識別項目實戰(zhàn)
14章語音識別項目實戰(zhàn)
15章手寫數(shù)字生成與人臉生成實戰(zhàn)
16章智能問答機(jī)器人項目實戰(zhàn)"