人工智能基础课 | 完结

• 6 大人工智能必备数学基础；
• 15 个机器学习、深度学习核心知识点；
• 11 个人工神经网络概念及实例；
• 4 大人工智能应用场景。

当下，人工智能成了新时代的必修课，每个人都需要一些 AI 知识来升级自己，才能与时代同行。

人工智能的重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说，如何入手人工智能其实都是一头雾水，比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。

那学习人工智能该从哪里开始呢？人工智能的学习路径又是怎样的？

在“人工智能基础课”专栏里，结合自己的积累与思考，和你分享他对人工智能的理解，用通俗易懂的语言从零开始教你掌握人工智能的基础知识，梳理出人工智能学习路径，为今后深耕人工智能相关领域打下坚实的基础。

专栏围绕人工智能基础的 7 大核心主题，分 7 个模块进行讲解：

• 学习人工智能需要哪些必备的migration数学基础？
• 机器学习有哪些学习方法？
• 为什么人工神经网络如此流行？
• 关于深度学习至少要掌握哪些内容？
• 深度学习框架下的神经网络实例有哪些？
• 深度学习之外的人工智能还有哪些重要研究？
• 最经典保研的人工智能应用场景是怎样的？