人工智能已是國家戰(zhàn)略，未來的缺口大，薪資待遇高，所以選擇在這一領(lǐng)域發(fā)展是極好的。由此，中培偉業(yè)精心打造了《Python核心編程》、《機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》、《計算機圖像（視覺）處理》、《自然語言（NLP）處理》相關(guān)課程。以下就是想要進入人工智能領(lǐng)域的相關(guān)學(xué)習(xí)資料。

一、Python核心編程

近年來，Python 的百度搜索指數(shù)不斷上升，可以說，它是一門兼具簡單與功能強大的編程語言。它專注于如何解決問題、自由開放的社區(qū)環(huán)境以及豐富的第三方庫，無需浪費時間去造輪子，各種 Web 框架、數(shù)據(jù)分析框架、爬蟲框架、機器學(xué)習(xí)框架應(yīng)有盡有，拿來即用，如果你不知道去哪找第三庫，可以看看 awesome-python。

二、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)有很多算法，經(jīng)常有初學(xué)者會被眼花繚亂的機器學(xué)習(xí)算法所困擾，提出“我該使用哪種算法？”這樣的問題。此問題的答案取決于許多因素，包括：（1）數(shù)據(jù)的大小、質(zhì)量和性質(zhì); （2）任務(wù)的緊迫性; （3）可用的計算時間; （4）你想要用數(shù)據(jù)來做什么。就算是一位經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家，在嘗試不同的算法之前，也無法回答哪種算法的性能會是最好的。如果想更深入了解機器學(xué)習(xí)，中培偉業(yè)特設(shè)的機器學(xué)習(xí)課程，讓您對人工智能的技術(shù)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)方式、算法模型等更加了解。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，而關(guān)于深度學(xué)習(xí)的最佳介紹，我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不會深入到困難的數(shù)學(xué)，也沒有一個超長列表的先決條件，而是描述了一個簡單的方法開始DL，解釋如何快速開始構(gòu)建并學(xué)習(xí)實踐上的一切。它解釋了最先進的工具，并帶你通過幾個實際項目，解釋如何在所有最好的DL應(yīng)用程序中實現(xiàn)最先進的結(jié)果。中培偉業(yè)打造的《機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》就可以充實你的大腦！

三、計算機圖像（視覺）處理

作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門研究領(lǐng)域之一的計算機視覺，大家卻對它知之甚少。而我們常說的視覺識別，就是計算機視覺的關(guān)鍵組成部分，如圖像分類、定位和檢測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的最新進展極大地推動了這些最先進的視覺識別系統(tǒng)的發(fā)展。許多科學(xué)家認為，計算機視覺為人工智能的發(fā)展開拓了道路。

四、自然語言（NLP）處理

以下是你開始學(xué)習(xí)自然語言（NLP）處理需要了解的非?；镜臄?shù)學(xué)概念：利用計算機為工具，對書面實行或者口頭形式進行各種各樣的處理和加工的技術(shù)，是研究人與人交際中以及人與計算機交際中的演員問題的一門學(xué)科，是人工智能的主要內(nèi)容。同時也是研究語言能力和語言應(yīng)用的模型，建立計算機（算法）框架來實現(xiàn)這樣的語言模型，并完善、評測、最終用于設(shè)計各種實用系統(tǒng)。

自然語言所面臨的困難有很多，如語言的多樣性、多變性、歧義性會形成場景的困難；艱難的數(shù)學(xué)模型則會導(dǎo)致學(xué)習(xí)的困難；什么的語料？語料的作用？如何獲取語料？這些問題便是語料需要解決的困難。

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