当前人工智能火热，我们身边随处可见人工智能的身影，快递分拣机器人、围棋高手、无人驾驶技术无疑都在说明人工智能时代已经来临，学好人工智能更好的适应我们的工作环境，而不至于让我们淘汰落后。
尚硅谷AI人工智能学科历时多月，精心打磨而成。授课老师从业经验丰富，讲课由浅入深，贴近真实开发，紧紧围绕AI核心基础知识，系统讲解操作系统、AI的基本语法、类型和对象、流程控制、函数、函数式编程、面向对象、文件操作等内容。同学们学习本教程，可为今后从事人工智能方向的工作，打下坚固的基础。
课程目录：
01. 行业背景
02. 学习这门课所必备的背景知识
03. 发展历史及现状
04. 数学分析基础
05. 线性代数与概率论基础
06. 机器学习基本知识
07. 线性回归模型
08. 线性回归习题和总结
09. Logistic回归模型与练习
10. 决策树ID3-C4.5算法
11. 随机森林与梯度提升
12. 朴素贝叶斯文本分类
13. 深度学习背景及简介
14. 深度神经网络基础及DNN简介
15. Tensorflow框架简介
16. Tensorflow入门示例讲解
17. 卷积神经网络
18. 卷积神经网络代码讲解
19. WordEmbedding模型
20. 循环神经网络(1)
21. 循环神经网络(2)-lstm
22. 循环神经网络应用
23. 聊天机器人实战
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