机器学习人工智能必备数学知识
<https://edu.csdn.net/bundled/detail/308> <https://edu.csdn.net/bundled/detail/308> [本课程属于AI完整学习路线套餐，该套餐已“硬核”上线，点击立即学习！] <https://edu.csdn.net/bundled/detail/298>【为什么学习数学？】 人工智能的本质是数学，网上有很多AI课程，只蜻蜓点水的介绍一下算法背后的数学理论，知识点比较混乱，不成体系，学了以后一旦在实战遇到难点就不知道该怎么办了。比方说老师遇到过用很多层MLP预测用户转化率的工程师，只是单纯的追求模型的“复杂度”，而忘记了底层数学的本质回归问题超过3层神经网络足以拟合空间中任一曲线，耗费了大量的运算资源却造成了模型的过拟合。很多同学因为不理解AI底层的数学和理论，知其然不知其所以然，遇到问题不知道如何从根源上去思考排查解决问题，而是花了大量时间做一个“调参侠”，期望蒙中一个优化组合，可是调参空间之巨大如果没有方向随机的搜索和买彩票一样。但是专门的数学课学习起来非常抽象和枯燥，而且其中大量内容和人工智能关系不大。因此在设计这门专为人工智能服务的数学课，讲解从人工智能用到的底层的数学逻辑，让大家可以真正理解数学知识。【讲师介绍】 褚英昊 技术总监 深造于美国圣地亚哥国家超级计算中心，毕业后归国曾服务于世界某500强中国区AI Lab，是人工智能+智能制造领域的专家。先后发表国际期刊21篇（其中SCI收录17篇），第一作者发明专利11份。【学习目标】 1、更加高效学习、更好的理解AI知识 2、在找工作中在众多的套工程的“调参侠”中脱颖而出，获得面试官的重视 3、在实际工作和开发中，遇到问题能理解问题的本质，真正做到精准而高效的解决问题，获得领导的倚重 【梳理数学与AI知识之间的关联】 【专门为数学设计的项目案例】
共51节 11647人已学习¥69.0 免费试学
Python精华Python小课 3天零基础入门
<https://edu.csdn.net/bundled/detail/308> <https://edu.csdn.net/bundled/detail/308> [本课程属于AI完整学习路线套餐，该套餐已“硬核”上线，点击立即学习！] <https://edu.csdn.net/bundled/detail/298>[Python是目前最火的编程语言] Python是目前最火的编程语言（没有之一），特别是在人工智能和深度学习领域，有关Python的课程也和雨后春笋一般大量涌现，但是这些课程大多目的性不强，过多抠语法，大而全，但是实用性不强，一段时间不用很容易就忘记了。因此本课程专为想学习/从事人工智能领域的同学设计，重点介绍人工智能中最常用的Python知识，重点讲解numpy等实用模块，同时大量结合习题和实战，帮助大家快速上手Python。 【课程涵盖技术点】 1、Python开发环境的准备(Anaconda, Jupyter Notebook, Spyder) 2、Python基础知识（变量类型，基础数学运算，基础语法，常用数据结构，比较和逻辑运算，循环语句，Python函数，文件IO，时间模块与OS模块，异常处理） 3、Numpy的使用（ndarray，向量与矩阵的形变和运算，向量和矩阵的生成、运算、拼接、和索引，常用numpy科学计算方法） 4、Pandas 和 Matplotlib 5、爬虫实战（Request，BeautifulSoup） 【3天时间学习最实用知识，快速上手实战案例】
共38节 18821人已学习¥99.0 免费试学
深度学习500强AI专家教你面试通关
<https://edu.csdn.net/bundled/detail/308> <https://edu.csdn.net/bundled/detail/308> [本课程属于AI完整学习路线套餐，该套餐已“硬核”上线，点击立即学习！] <https://edu.csdn.net/bundled/detail/298>面试AI工程师岗位要闯的难关： ①知识体系不完善：该学的知识点都学了，面试时却无法完整阐述出自己的知识体系 ②实战经验不丰富：虽然自学了理论知识，但一被问到具体项目细节根本答不出来 ③简历亮点不突出：具备岗位要求的能力，可是不会包装简历导致错失了好机会 针对以上难题，AI专业面试官、人工智能专家褚英昊老师，专为AI工程师打磨了一门面试指导课。 这门课以通过面试斩获offer为终极目标，结合AI行业顶尖企业的开发要求，从知形势、建体系、重实操、增亮点、磨简历等五个方面精讲，全方位解决面试难题，让每一个学员的技术实力和面试技能实现双重提升。①知形势 AI行业发展趋势、技术落地场景（行业+AI），明确职业目标和方向，熟悉面试的流程和考察的要点 ②建体系 聚焦面试“刚需内容”，系统梳理机器学习、深度学习核心知识点，建立你的AI知识体系 ③重实操 手把手带你完成三个综合实战项目（金融/CV/NLP），让你掌握解决实际问题的方法 ④增亮点 剖析面试官考核侧重点，提前准备亮点内容,例如参加Kaggle和使用Github，让面试官眼前一亮，提升面试通过率 ⑤磨简历 教你打磨个人简历，优化简历框架和背景经历，让HR对你更感兴趣，增加面试机会 技术储备要求 ①基础的数学知识（线性代数，微积分基础） ②基础的PYTHON编程知识 ③基础的机器学习知识 讲师介绍 褚英昊 技术总监 深造于美国圣地亚哥国家超级计算中心，毕业后归国曾服务于世界某500强中国区AI Lab，是人工智能+智能制造领域的专家。2017年自主创业并主持了与伯克利、加州大学圣地亚哥，香港科技大学，香港城市大学等知名院校AI+智能制造的产学研合作。先后发表国际期刊21篇（其中SCI收录17篇），第一作者发明专利11份。 课程服务： 1、学习课件以PDF的形式免费提供给学员，订阅后在PC端课程学习页面右上方的【课件】板块中下载即可。 2、订阅后可在付款成功页面或PC端课程学习页面扫码加入社群，讲师会进行集中答疑。 3、本课程附赠学习资料包括AI知识体系思维导图+实战源码+课外阅读资料+简历模板。 订阅须知： 1、本课程为视频课程，订阅成功后即可通过CSDN App端、PC端的永久观看。 App端观看路径：【我的】→【学习】→【课程】 PC端观看路径：【个人头像】→【我的学院】→【我的课程】 2、由于视频内容为虚拟商品，订阅后不支持退款、转让，付款前请确认学习内容。
共109节 3868人已学习¥124.0 免费试学
计算机视觉深度学习与计算机视觉
<https://edu.csdn.net/bundled/detail/308> <https://edu.csdn.net/bundled/detail/308> [本课程属于AI完整学习路线套餐，该套餐已“硬核”上线，点击立即学习！] <https://edu.csdn.net/bundled/detail/298>【为什么要学习深度学习和计算机视觉？】 AI人工智能现在已经成为人类发展中最火热的领域。而计算机视觉（CV）是AI中最热门，也是落地最多的一个应用方向（人脸识别，自动驾驶，智能安防，车牌识别，证件识别）。所以基于人工智能的计算视觉行业必然会诞生大量的工作和创业的机会。如何能快速的进入CV领域，同时兼备理论基础和实战能力，就成了大多数学习者关心的事情，而这门课就是因为这个初衷而设计的。【讲师介绍】 CHARLIE 老师 1、人工智能算法科学家 2、深圳市海外高层次人才认定(孔雀人才) 3、美国圣地亚哥国家超算中心博士后 4、加利福尼亚大学圣地亚哥全奖博士 5、参与美国自然科学基金(NSF)及加州能源局 (CEC)资助的392MW IVANPAH等智慧电网项目 6、21篇国际期刊文章(sci收录17篇)，总引用接近1000 7、第一作者发明专利11份【推荐你学习这门课的理由：知识体系完整+丰富学习资料】 1、本课程总计9大章节，是一门系统入门计算机视觉的课程，未来将持续更新。 2、课程从计算机视觉理论知识出发，理论结合实战，手把手的实战代码实现（霍夫变换与模板匹配，AlexNet OCR应用,VGG迁移学习，多标签分类算法工程） 3、带你了解最前沿技术，各类型算法的优点和缺点，掌握数据增强，Batchnormalization, Dropout，迁移学习等优化技巧，搭建实用的深度学习应用模型 4、学习完后，你将具有深度学习与计算视觉的项目能力，比如大学生学完可以具备独立完成机器视觉类毕业设计的能力，在求职过程中可以体系化的讲解机器视觉核心知识点，初步达到人工智能领域机器视觉工程师的水平【学完后我将达到什么水平？】 1、零基础入门计算视觉，学习掌握并应用从经典图像处理到深度学习分类任务的要点知识 2、掌握数据增强，迁移学习等优化技巧，搭建实用的深度学习应用模型 3、学习完课程，可以独立应用多个经典算法和深度学习算法 4、以大学毕业设计，面试找工作为目标，手把手带大家编程，即使没有太多计算视觉的背景知识也可以循序渐进完成课程，获得实战项目的经验 【面向人群】 1、对AI感兴趣，想要系统学习计算机视觉的学员 2、需要毕业设计的大学生 3、做图像分析或相关数据分析的研究生 4、准备面试计算视觉和深度学习岗位的应聘者 5、希望在项目中引入计算视觉/深度学习技术的开发人员 【课程知识体系图】 【实战项目】
共45节 10137人已学习¥169.0 免费试学
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褚英昊
技术总监/研发总监
博士深造于美国圣地亚哥国家超级计算中心，经验丰富的的人工智能学者，导师为AI工业应用的三巨头之一Carlos Coimbra, 毕业后归国曾服务于世界某500强中国AI实验室，是人工智能+智能制造领域的专家之一。2017年自主创业并主持了与伯克利、加州大学圣地亚哥，香港科技大学，香港城市大学等知名院校AI+智能制造的产学研合作并参与由美国自然科学基金（NSF）及加州能源局（CEC）资助的当时全球装机功率最高的IVANPAH太阳能项目（392MW），获得加州大学圣地亚哥工程院杰出成就奖，先后发表国际期刊21篇（其中SCI收录17篇），第一作者发明专利11份。
课程数 4 学生数 44473