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(jí)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(jì)算方法
掌握NLP自然語(yǔ)言處理一線行業(yè)案例
掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像識(shí)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(jì)
4章人工智能之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
5章人工智能之非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
13章圖像識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
14章語(yǔ)音識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
15章手寫數(shù)字生成與人臉生成實(shí)戰(zhàn)
16章智能問(wèn)答機(jī)器人項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)"

人工智能（AI）在很多的領(lǐng)域具有許多潛在的好處和應(yīng)用，主要包括：
自動(dòng)化：人工智能可以自動(dòng)執(zhí)行許多常規(guī)和重復(fù)性任務(wù)，騰出時(shí)間和資源進(jìn)行更復(fù)雜和更具創(chuàng)造性的工作，這可以提高各行各業(yè)的效率和生產(chǎn)力。
決策：人工智能可以通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)并識(shí)別潛在的問(wèn)題和意見來(lái)幫助改進(jìn)決策，這可以幫助人們做出更明智的決策并完善計(jì)劃。例如：人工智能通過(guò)為企業(yè)提供實(shí)時(shí)見解和分析，幫助企業(yè)做出更好、更快的決策。
個(gè)性化：人工智能可以幫助根據(jù)個(gè)人偏好和行為個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)。例如，在線零售商可以使用人工智能根據(jù)客戶的瀏覽和購(gòu)買歷史推薦產(chǎn)品。
預(yù)測(cè)分析：人工智能可以分析數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果。這可用于各種環(huán)境，從財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)到天氣預(yù)報(bào)再到醫(yī)療保健。例如：通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)幫助企業(yè)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)和結(jié)果。
改善客戶服務(wù)：人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人和虛擬助手可以為客戶提供全天候支持，縮短響應(yīng)時(shí)間并減少對(duì)人工客戶服務(wù)代表的需求。
醫(yī)療保?。?/strong>人工智能通過(guò)協(xié)助醫(yī)生診斷疾病、設(shè)計(jì)治療計(jì)劃和預(yù)測(cè)患者結(jié)果來(lái)改善醫(yī)療保健。
教育：人工智能可以通過(guò)分析學(xué)生數(shù)據(jù)和提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)來(lái)促進(jìn)個(gè)性化教育的進(jìn)展，并有助于學(xué)生個(gè)人成績(jī)的提升。
自主系統(tǒng)：人工智能正在為自動(dòng)駕駛汽車、無(wú)人機(jī)和其他自主系統(tǒng)提供動(dòng)力，使它們更安全、更高效。