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人工智能学習路线
5 大 学習阶段 | 30 門 在线課程 | 22 个 實戰案例 | 424 課时 教学影片 |
算法原理、框架精講、机器学習實戰、圖像辨識實戰、自然语言處理實戰，人工智能技術一站式学習
阶段 1：机器学習入門
3門課程 | 128課时
学習前要求：Python编程基礎（Python学習路线），數学基礎（线性代數、概率論、數理統计）。
学習后將掌握：机器学習和深度学習的概念，常用的机器学習算法和神經網路算法。
学習后將掌握：机器学習和深度学習的概念，常用的机器学習算法和神經網路算法。
阶段 2：TensorFlow框架及常用库
4門課程 | 78課时
学習前要求：Python编程基礎，了解常用的机器学習算法原理及實现，一定的英语讀能力。
学習后將掌握：TensorFlow的基本使用，常用的Python科学计算库的使用。
学習后將掌握：TensorFlow的基本使用，常用的Python科学计算库的使用。
阶段 3：机器学習實戰
9門課程 I 94課时
学習前要求：了解常用机器学習算法、神經網路，了解TensorFlow框架及Python相關库的使用方法。
学習后將掌握：机器学習算法、神經網路的實戰应用，阿里云机器学習PAI平台的操作。
学習后將掌握：机器学習算法、神經網路的實戰应用，阿里云机器学習PAI平台的操作。
阶段 4：自然语言處理實戰
7門課程 | 67課时
学習前要求：了解神經網路，了解TensorFlow框架及Python相關库的使用方法。
学習后將掌握：机器学習/深度学習技術在自然语言處理（NLP）领域的實戰应用。
学習后將掌握：机器学習/深度学習技術在自然语言處理（NLP）领域的實戰应用。
阶段 5：圖像辨識實戰
7門課程 I 57課时
学習前要求：了解神經網路，了解TensorFlow框架及Python相關库的使用方法。
学習后將掌握：机器学習/深度学習技術在圖像辨識處理领域的實戰应用。
学習后將掌握：机器学習/深度学習技術在圖像辨識處理领域的實戰应用。
数据评估
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