深度之眼人工智能0基础集训营
日期:2023-7-10
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授课老师
peng 老师
·2021年某BAT学术合作人才计划
·CCFA会审稿人
研究方向:长期从事多模态研究
·负责直播答疑
人工智能0基础集训营
21天!小白入门人工智能的高效路径!
课程大纲
AI集训
课程介绍
3周入门
AI入门高
系统梳理算法方向所需基础知
识,21天带你入门
效捷径
配备督学班主任、每日练习、阶段
测评、答疑老师。解决初学者入门
时犯懒、效率低、没人答疑的难题
学问练测
学问练测
4维提升
AI集训
课程服务
魔鬼班主任严格督学
每日练习与阶段测评
直播答疑与杠群答疑结合
peng 老师
·2021年某BAT学术合作人才计划
·CCFA会审稿人
研究方向:长期从事多模态研究
·负责直播答疑
人工智能0基础集训营
21天!小白入门人工智能的高效路径!
课程大纲
AI集训
课程介绍
3周入门
AI入门高
系统梳理算法方向所需基础知
识,21天带你入门
效捷径
配备督学班主任、每日练习、阶段
测评、答疑老师。解决初学者入门
时犯懒、效率低、没人答疑的难题
学问练测
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4维提升
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魔鬼班主任严格督学
每日练习与阶段测评
直播答疑与杠群答疑结合
AI集训
模块1:编程与数理基础
python学习内容
Part1
绪论和环境配置、基础语法、基本数据类型、组合数据类型、控
制语句、函数(面向过程),类(面向对象)、文件及异常和
模块、有益的底层探索、重要的Python标准库、重要的第三方
库(Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn)、算法分析
Python学习成果
Part2
对Python基础理论知识有整体的认知;
能自己动手完成一些常见实例练习
能自己刷leetcode
数学学习内容
Part3
线性代数、微积分、概率论,最优化
数学学习成果
Part4
掌握线性变换,进而有助于理解深度学习中的维度变化
掌握求偏导的方法,进而有助于理解反向传播算法
掌握概率论的基本知识,进而有助于理解朴素贝叶斯等算法
学习周期:1周
Part5
模块1:编程与数理基础
python学习内容
Part1
绪论和环境配置、基础语法、基本数据类型、组合数据类型、控
制语句、函数(面向过程),类(面向对象)、文件及异常和
模块、有益的底层探索、重要的Python标准库、重要的第三方
库(Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn)、算法分析
Python学习成果
Part2
对Python基础理论知识有整体的认知;
能自己动手完成一些常见实例练习
能自己刷leetcode
数学学习内容
Part3
线性代数、微积分、概率论,最优化
数学学习成果
Part4
掌握线性变换,进而有助于理解深度学习中的维度变化
掌握求偏导的方法,进而有助于理解反向传播算法
掌握概率论的基本知识,进而有助于理解朴素贝叶斯等算法
学习周期:1周
Part5
模块2:机器学习基础
学习内容
Part1
线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、聚类
算法、主成分分析、集成学习
学习成果
Part2
对主流机器学习模型核心理论有整体的认知
基于Python语言完成机器学习相关算法实现练习
学习周期:1周
Part3
模块3:深度学习基础
神经网络学习内容
Part1
神经网络基础与多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络
神经网络学习成果
Part2
对经典的深度学习模型有整体的认识
能自己实现常见的深度学习模型
Pytorch 框架学习内容
Part3
Pytorch的tensor(张量)、数捆读取机制、torchvision和
transform、torchtext.模型创建与nn.module、歌活函数层
、损失函数、优化器、正则化网络层、可视化工具-
TensorBoard
Pytorch框架学习成果
Part4
熟悉Pytorch框架
学习内容
Part1
线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、聚类
算法、主成分分析、集成学习
学习成果
Part2
对主流机器学习模型核心理论有整体的认知
基于Python语言完成机器学习相关算法实现练习
学习周期:1周
Part3
模块3:深度学习基础
神经网络学习内容
Part1
神经网络基础与多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络
神经网络学习成果
Part2
对经典的深度学习模型有整体的认识
能自己实现常见的深度学习模型
Pytorch 框架学习内容
Part3
Pytorch的tensor(张量)、数捆读取机制、torchvision和
transform、torchtext.模型创建与nn.module、歌活函数层
、损失函数、优化器、正则化网络层、可视化工具-
TensorBoard
Pytorch框架学习成果
Part4
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