人工智能入门介绍

预备能力

英语能力基础数学能力熟悉一门编程语言熟悉深度学习框架
6 级或托福 75 分大学期间曾学习过单元微积分、多元微积分、线性代数、概率论 C、C++、Java、Python、MATLABTensorflow、Pytorch

人工智能三大方向

自然语言处理(NLP)计算机视觉(CV)推荐系统、计算广告
简介主要用于解决文本自动分类、文本重要信息自动提取、数据挖掘、文本自动生成、对话机器人、知识图谱等领域,用以解决人类对文本信息分析与理解的自动化主要用于解决人类对图形、图像、视频等信息的自动化处理,例如图像智能处理与识别、视频检测、图像自动生成、无人驾驶、人脸识别与检测等主要用于解决从大量数据中获取有效数据,例如电影、图书推荐,异常信息挖掘,重要群落发现,关系网络计算等
技术涉及经典人工智能方法、机器学习、深度学习方法涉及计算机视觉的深度学习方法,并包括集计算机图形学、经典计算机视觉中的重点方法,同时也覆盖了基于对抗生成网络(GAN)的图像生成方法涉及经典的机器学习、深度学习、以及推荐系统、广告预测、反欺诈识别、智能设计、分布式和大数据处理

主流机器学习框架

国内外三大主流机器学习框架分别是 Tensorflow、PyTorch、PaddlePaddle,其他框架还有 SINGA、MXNet、Keras、Horovod。