50步学习人工智能

50步学习人工智能

从基础到高级
1.了解人工智能的类型和定义
2.研究人工智能的历史和进化
3.学习关键的人工智能概念和术语
4.计算机科学编程基础
5.学习人工智能的Python编程
6.了解基本统计和概率
7.学习线性代数和微积分
8.机器学习基本原理概述
9.有监督、无监督、强化学习差异
10.常见的机器学习算法概述
11.实践简单的ML项目
12.神经网络和深度学习基础
13.神经网络架构基础
14.流行的深度学习框架：TensorFlow、PyTorch
15.构建和训练神经网络
16.过装和欠装概念
17.数据预处理和特征工程
18.有效评估ML模型
19.复杂神经网络架构：CNN、RNN
20.计算机视觉实践项目：OpenCV
21.自然语言处理（NLP）基础知识
22.构建NLP模型：NLTK、SpaCy
23.强化学习和算法概述
24.实施基础强化学习项目：健身房
25.生成模型概念：GANs、VAE
26.构建生成模型项目：Keras
27.研究人工智能伦理考量
28.人工智能在现实世界应用中的部署
29.基于云的人工智能服务：AWS、谷歌云
30.在云上部署人工智能模型