人工智能算法工程师培训学习哪些课程？

　　近几年人工智能越来越火了，随之而带来的人工智能相关培训也越来越多了，那么如果你也想去学习一下人工智能相关知识，那就要先了解一下人工智能都需要学习哪些课程?

　　1、机器学习中的Python：Python环境搭建与其基础语法的学习，熟悉列表元组等基础概念与python函数的形式，Python的IO操作，Python中类的使用介绍，python使用实例讲解机器学习领域的经典算法、模型及实现的任务等，同时学习搭建和配置机器学习环境，并学会用线性回归解决一个实际问题。

　　2、人工智能数学基础：熟悉数学中的符号表示，理解函数求导以及链式求导法则，理解数学中函数的概念，熟悉矩阵相关概念以及数学表示。将数学概念与程序基础联系起来;梯度下降实例讲解;

　　3、机器学习概念与入门：了解人工智能中涉及到的相关概念。了解如何获取数据以及特征工程。熟悉数据预处理方法。理解模型训练过程。熟悉pandas的使用。了解可视化过程;Panda使用讲解;图形绘制;

　　4、机器学习的数学基础-数学分析：掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑;概率论，矩阵和凸优化的介绍，相应算法设计和原理;凸优化理论，流优化手段 SGD，牛顿法等优化方法。

　　5、深度学习框架TensorFlow：了解及学习变量作用域与变量命名。搭建多层神经网络并完成优化。)正则化优化神经网络。梯度问题与解决方法。

　　6、算法：掌握常用分类算法：KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分类算法调参关键参数。掌握不同分类算法的过拟合、欠拟合情景与调优。掌握集成学习调优。通过实例对于调参过程进行深入理解.了解不同算法的共性与个性。

　　7、深度学习：利用TensorFlow构建RNN网络，熟悉文本向量化过程，完成RNN网络的训练过程，理解文本生成过程，理解RNN与前馈神经网络的区别与联系。

　　8、实用项目：通过一些实际项目来综合运用所学到的各类知识。

　　当然以上只是人工智能算法工程师培训中需要学习课程的一部分，更多的是需要根据学员自己的知识储备去选择性学习课程。人工智能领域中另外一个分支：人工智能训练师仅需要学习一些简单的数据标注相关行业知识和实操练习方可获得人工智能训练师认证。

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