發表於 2019-07-03 16:31:14
作為一個誕生了60多年的詞彙,人工智慧的發展已經歷過多輪起伏,現今這個階段可以說是人工智慧的黃金時期,全球的科技巨頭都在AI領域頻頻布局,不同於單純的炒作,此輪「AI熱」最大的特色就是落地。一系列「+AI」的場景真正走到行業中,解決痛點、提高效率。
無論是在媒體上頻繁現身的「阿爾法狗」,還是接踵而至的無人超市、自動駕駛,AI智能音箱。。. 都在告訴我們人工智慧時代已經來臨!
伴隨著人工智慧所涉及的行業越來越多,很多傳統IT行業的從業者都在試圖嘗試進入這個新的領域,然而缺乏基礎知識、缺少相應的應用場景,當然還有薄弱的數學基礎,往往年初躊躇滿志的準備開始學習被拖延症拖到了年尾依然沒有開始。自學引以為傲的低經濟成本,往往帶來的是日復一日迷茫的拖延。
《人工智慧在網絡領域的應用與實踐》正是這樣一個媒介,不再照本宣科的講解複雜的背景知識,通過「邊用邊學」的理念來立體提升你的能力,它由淺入深地講解了人工智慧的知識體系,將專業性強的公式和理論轉化成通俗易懂的簡單邏輯描述語言,幫助非數學專業的愛好者搭上人工智慧的「列車」,將看似高大上的人工智慧通過代碼去實現。
本課程是未來網絡學院聯合業界優秀人工智慧技術團隊——代碼醫生工作室共同研發,希望能夠幫助IT從業者、網絡從業者以及即將從事IT工作的人士快速掌握人工智慧基礎知識,並且應用於實踐。
如果說人工智慧的學習門檻關鍵在於深奧龐雜的背景知識,那麼這門課在介紹完必備知識後,直接讓你上手玩,先學會用工具,再深挖其中原理。在使用中豐富知識,在應用中完備技能。
如果說你之前見到的案例只涉及語音識別、圖像識別,那麼這麼課程則覆蓋了大量深度學習相關的網絡模型實例,如:擬合股票、自編碼對數據集的應用,更有網絡領域的真實案例講解,欺騙域名解決方案、惡意域名檢測、模型應用的攻防。以商業應用的角度分析,讓你看待AI更有全局觀。
如果說人工智慧最後輸出模型的優劣在於訓練的數據的好壞,那麼這門課程則提供了豐富的訓練數據集,並對常用的使用TFrecord、tf-dataset、pkl等數據集的製作進行教學。涵蓋了從單個神經元到對抗神經網絡,從監督式學習到半監督學習,從簡單的數據分類到語音、語言、圖像分類乃至樣本生成等一系列技術過程。
如果說你覺得不知道該用什麼系統框架,那麼這麼課採用的是業界主流的TensorFlow系統,按照學員的接受度搭建知識體系,由淺入深、循序漸進,涵蓋TensorFlow基礎編程到循環神經網絡編程,並盡最大可能地將學術語言轉化為容易讓讀者理解的語言。
如果說你覺得學習Python已經很費事了,那麼這門課的針對性覆蓋AI領域所需Python基本語法和常用函數庫,告別高企的語言學習時間成本。在文字表達上,直接使用代碼來表述對應的數學公式,這樣即使不習慣用數學公式的學員,也容易理解和上手。
如果說人工智慧坑很多,那麼這門課程包含了代碼醫生工作室從業經歷中的幾十個經驗彩蛋,其中內容都是「含金量」很高的成功經驗分享與易錯事項總結,既有關於理論理解,也有關於操作細節。
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