人工智能学习规划,从基础到高级

  1. Python编程基础 课程:Python Bootcamp: Go from Zero to Hero in Python 3 – Jose Portilla 学习Python编程的基本概念。Python是人工智能领域最常用的编程语言之一。
  2. 数据科学和机器学习基础 课程:Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp – Jose Portilla 本课程涵盖了数据分析、数据可视化和机器学习的基本概念。
  3. 深度学习基础 课程:Deep Learning A-Z: Hands-On Artificial Neural Networks – Kirill Eremenko 和 Hadelin de Ponteves 学习深度学习的基本概念,包括人工神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。
  4. 计算机视觉 课程:Computer Vision A-Z: OpenCV, YOLO, SSD & GANs – Hadelin de Ponteves 和 Kirill Eremenko 学习计算机视觉的基本概念和技术,包括图像处理、物体检测和生成对抗网络(GANs)。
  5. 自然语言处理 课程:Natural Language Processing with Deep Learning in Python – Lazy Programmer 学习自然语言处理(NLP)的基本概念和技术,包括词嵌入、语义分析和序列模型。
  6. 强化学习 课程:Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python – Lazy Programmer 学习强化学习的基本概念,包括马尔可夫决策过程、Q学习和策略梯度方法。
  7. 人工智能项目实战 课程:AI Masterclass: Build Your Own AI Applications – Hadelin de Ponteves 和 Kirill Eremenko 将所学知识应用于实际项目中,学习如何构建人工智能应用程序。

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