awesome road map
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课号
话题
课程分组
学习目标
链接课程
作者
01
机器学习简介
介绍
了解机器学习背后的基本概念
课程
穆罕默德
02
机器学习的历史
介绍
了解该领域的历史
课程
珍和艾米
03
公平与机器学习
介绍
学生在构建和应用机器学习模型时应该考虑哪些关于公平的重要哲学问题?
课程
友美
04
机器学习技术
介绍
机器学习研究人员使用哪些技术来构建机器学习模型?
课程
克里斯和珍
05
回归简介
回归
开始使用 Python 和 Scikit-learn 构建回归模型
Python R
詹埃里克·万贾
06
北美南瓜价格🎃
回归
可视化和清理数据,为机器学习做好准备
Python R
詹埃里克·万贾
07
北美南瓜价格🎃
回归
建立线性和多项式回归模型
Python R
珍和德米特里·埃里克·万贾
08
北美南瓜价格🎃
回归
构建逻辑回归模型
Python R
詹埃里克·万贾
09
网络应用程序🔌
网页应用程序
构建一个网络应用程序来使用您训练过的模型
Python
只是
10
分类简介
分类
清理、准备和可视化您的数据;分类简介
Python R
Jen 和 CassieEric Wanjau
11
美味的亚洲和印度美食🍜
分类
分类器简介
Python R
Jen 和 CassieEric Wanjau
12
美味的亚洲和印度美食🍜
分类
更多分类器
Python R
Jen 和 CassieEric Wanjau
13
美味的亚洲和印度美食🍜
分类
使用您的模型构建推荐网络应用程序
Python
只是
14
聚类简介
聚类
清理、准备和可视化您的数据;聚类简介
Python R
詹埃里克·万贾
15
探索尼日利亚音乐品味🎧
聚类
探索K-Means聚类方法
Python R
詹埃里克·万贾
16
自然语言处理简介☕️
自然语言处理
通过构建简单的机器人来了解 NLP 的基础知识
Python
斯蒂芬
17
常见的 NLP 任务 ☕️
自然语言处理
通过了解处理语言结构时所需的常见任务来加深您的 NLP 知识
Python
斯蒂芬
18
翻译和情感分析♥️
自然语言处理
简·奥斯汀的翻译和情感分析
Python
斯蒂芬
19
欧洲浪漫酒店♥️
自然语言处理
酒店评论的情感分析 1
Python
斯蒂芬
20
欧洲浪漫酒店♥️
自然语言处理
酒店评论的情感分析 2
Python
斯蒂芬
21
时间序列预测简介
时间序列
时间序列预测简介
Python
弗朗西斯卡
22
⚡️世界用电量⚡️- 使用 ARIMA 进行时间序列预测
时间序列
使用 ARIMA 进行时间序列预测
Python
弗朗西斯卡
23
⚡️世界用电量⚡️- 使用SVR进行时间序列预测
时间序列
使用支持向量回归器进行时间序列预测
Python
阿尼班
24
强化学习简介
强化学习
Q-Learning 强化学习简介
Python
德米特里
25
帮助彼得躲避狼!🐺
强化学习
强化学习健身房
Python
德米特里
后记
真实世界的机器学习场景和应用
机器学习
经典机器学习的有趣且富有启发性的现实应用
课程
团队
通过英特尔® AI 学院为软件开发人员、数据科学家和学生提供的免费课程,学习 AI 理论并进行实践练习。这些课程涵盖人工智能主题,并探索在个人计算机和服务器工作站中利用英特尔® 处理器的工具和优化库。 从人工智能基础知识到人工智能技术理论的研究生水平主题,这些课程解释了人工智能背后的直觉和数学。
概述现代英特尔® 架构上的机器学习基础知识。(12 周) 开始使用
了解现代英特尔架构上深度学习的基本技术和基础。(12 周) 开始使用
在这门入门课程中探索人工智能的基础知识——无需数学知识。(8 周) 开始使用
https://www.nvidia.com/en-us/training/online/
在一个
课程
描述
其他
1
编程入门
如果您没有编码经验,请开始使用 Python。
2
Python
学习数据科学最重要的语言。
3
机器学习简介
了解机器学习中的核心思想,并构建您的第一个模型。
4
熊猫
解决简短的实践挑战,以完善您的数据操作技能。
5
中级机器学习
处理缺失值、非数字值、数据泄漏等。
6
数据可视化
制作出色的数据可视化。这是了解编码力量的好方法!
7
特征工程
更好的功能可以打造更好的模型。了解如何充分利用您的数据。
8
SQL 简介
使用 Google BigQuery 了解用于处理数据库的 SQL。
9
高级SQL
将您的 SQL 技能提升到一个新的水平。
10
深度学习简介
使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练结构化数据的神经网络。
11
计算机视觉
使用 TensorFlow 和 Keras 构建卷积神经网络。
12
时间序列
将机器学习应用于现实世界的预测任务。
13
数据清理
掌握有效的工作流程来清理现实世界中的混乱数据。
14
人工智能伦理简介
探索指导人工智能系统道德设计的实用工具。
15
地理空间分析
创建交互式地图并发现地理空间数据中的模式。
16
机器学习的可解释性
从任何模型中提取人类可以理解的见解。
17
游戏人工智能和强化学习简介
使用经典和前沿算法构建您自己的视频游戏机器人。
序号
课程
说明
其他
1
AI基础课程--概览
本课程主要介绍人工智能的概念、层次结构及发展历史,人工智能产业发展与战略规划,并探讨华为全栈全场景AI的战略。
2
Python编程基础
课程主要内容为Python编程基础。课程以实验为主,通过对Python中基础语法、数据结构、函数与对象和IO操作等帮助学员快速构建Python编程的能力。
3
AI基础课程--Python编程知识
Python是近几年最为流行的编程语言之一,它有着优雅的语法和丰富的工具库。相比于java和C语言而言,Python的门槛更低、更加灵活易于被人读懂。
4
AI 数学基础
课程主要内容为AI相关的数学基础,从理论&实验两个方面,详细介绍了线性代数、概率论、最优化问题的基础知识。
5
AI基础课程--数学基础知识
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想和方法,是理解复杂算法的必要要素。人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上,想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学知识。
6
机器学习概览
通过系统全面的理论介绍、实验演示、案例分析,详细讲解了人工智能技术当前最火热的研究方向——机器学习算法的知识。
7
人工智能概览
HCIA-AI V3.0系列课程。本课程讲述了人工智能的发展历史、相关概念。
8
AI基础课程-机器学习概览
HCIA-AI V3.0系列课程。机器学习(包括深度学习分支)是研究“学习算法”的一门学问,本课程讲述机器学习算法、分类、整体流程、重要概念、常见算法。
9
深度学习概览
HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识,其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。
10
神经网络基础
HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。神经网络是深度学习的重要基础,理解神经网络的基本原理、优化目标与实现方法是学习后面内容的关键,这也是本课程的重点所在。
11
AI基础课程--概览
本课程主要介绍人工智能的概念、层次结构及发展历史,人工智能产业发展与战略规划,并探讨华为全栈全场景AI的战略。
12
AI基础课程--常用框架工具
Python作为目前最为流行的一种编程语言,拥有数十万的工具包,包含了非常多的领域,如:用于数据分析和计算的numpy、pandas;数据可视化工具matplotlib等。
13
AI全栈成长计划-AI基础篇
本课程为AI全栈成长计划第一阶段课程:AI基础篇。本阶段您将学习到:Python语言基础,AI基础概念,并由华为AI专家带您 0 代码开发自己的第一个AI模型。
14
AI全栈成长计划-AI进阶篇
本课程为AI全栈成长计划第二阶段课程:AI进阶篇。本阶段将由华为AI专家带您学习AI开发两大热门领域:图像分类和物体检测的模型开发,正式入门AI代码开发!
15
AI全栈成长计划-AI应用篇
本课程为AI全栈成长计划第三阶段课程:AI应用篇。您将学习到行业深度应用的AI领域知识:OCR与NLP的概念及其模型开发
16
HCIA-AI V3.0 华为认证人工智能工程师在线课程
课程包含:人工智能概述、机器学习和深度学习的相关知识,业界主流开发框架的使用发方法以及华为的全栈全场景AI战略所包含的Atlas计算平台,HiAI ,EI等内容。 建议你在开始本课程前,先学习 《Python 编程基础》、《AI 数学基础》这两门课程。先夯实关于Python、AI相关的数学基础,再学习本课程,更加容易上手。
17
业界主流AI开发框架
HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架,包括Pytorch和TensorFlow。
18
AI技术领域课程--机器学习
本课程将会讲解机器学习相关算法,包括监督学习,无监督学习,集成算法等。
19
AI技术领域课程--深度学习
本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。
20
AI技术领域课程--图网络
图网络是表征学习中兴起的一个新方向,为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍
21
AI技术应用场景--知识图谱
本课程从知识图谱的概述,知识抽取,知识表示,知识融合,知识加工和知识存放等方面对知识图谱从零到一的构建进行了全面的介绍。
22
AI技术领域课程--生成对抗网络
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习,迅速成为了最具前景的深度学习模型。
23
AI技术领域课程--强化学习
强化学习是机器学习中与监督学习、无监督学习、半监督学习并驾齐驱的四大算法思想之一,强化学习思想接近人类的学习过程,且在游戏、自动驾驶、电商等领域获得了极大的成功。
序号
阶段
课程
说明
其他
1
初级
MindSpore入门学习
课程从基本数字识别到张量、数据处理、创建网络、模型创建等,全方位助力新手入门,让您一小时上手MindSpore!(共1个系列9节课)
2
中级
进阶教程
本次进阶课程中基于基础课程知识的学习,进一步介绍了线性拟合、数据处理、网络构建和数据评估等四个方面的知识,带你深入了解MindSpore~(共4个系列21节课)
3
中级
深度学习理论
本课程是一门侧重在深度学习相关理论基础的课程,并对深度学习的典型模型框架的基本原理进行了介绍。(共1个系列15节课)
4
中级
实例讲解
本课程通过多种实例演示MindSpore实践和使用方法(共1个系列6节课)
5
高级
UCL汪军教授课程
汪军,伦敦大学学院(UCL)计算机系教授,阿兰·图灵研究所 Turing Fellow,华为诺亚方舟实验室决策推理首席顾问。(共1个系列48节课)
6
其他
在线公开课
免费开课,主题讲解,在线答疑,项目实践。(共2个系列12节课)
7
其他
两日集训营
结合新版本发布特性,讲解实践流程,不定期开课。(共7个系列38节课)
序号
阶段
课程
说明
其他
1
新手入门
Python小白从入门到精通
本课程主要面向编程零基础,希望掌握Python编程、希望掌握AI思想、数据智能思想的学习者。
2
新手入门
Python小白逆袭大神
由中科院一线精英教师团队为大家实力讲解从Python进入人工智能领域,让Python小白快速逆袭AI大神!。
3
新手入门
百度飞桨领航团-零基础Python速成营
全覆盖Python知识点、配合项目实战、全程社群答疑,带你吃透Python语言、学透深度学习前置知识点
4
新手入门
数据准备和特征工程
本课程是与《数据准备和特征工程》一书配套的公开课。学习者可以参考书上的详细说明,并配合本课程的视频及代码进行学习。
5
新手入门
Python数据分析-案例教程
本书从python基础到扩展库,从编程到数据分析,再到机器学习和深度学习,循序渐进,逐步推进知识点的实际应用。首先简要介绍数据分析相关概念和Python基础知识,然后按照数据分析的主要步骤,重点介绍数据获取、数据预处理、数据分析、数据可视化以及机器学习过程相关的扩展库,包括beutifulsoup4、numpy、matplotlib、pandas、pyecharts和sklearn等。
序号
阶段
课程
说明
其他
6
初级课程
李宏毅课程-机器学习
由台湾大学李宏毅教授亲授的全网最新机器学习课程,手把手带你敲开人工智能世界的大门,探索AI技术的边界!
7
初级课程
人工智能导论:案例与实践
本课程是浙江大学吴飞老师的著作《人工智能导论:模型与算法》的配套实验课程,由浙江大学计算机学院朱强老师和飞桨教材编写组共同撰写,同时也邀请了头部高校人工智能领域专家和博士生参与课程的撰写和审校。
8
初级课程
从零入门数据竞赛
本课程主要面向入门数据竞赛的同学,并通过课程掌握数据竞赛的基本技巧与能力,不断取得数据竞赛的成绩。
9
初级课程
30分钟搞懂AI数据处理
工业相机镜头如何选择、样本采集需要注意什么、数据标注如何规范……30分钟带你搞懂AI数据处理!
10
初级课程
飞桨领航团实战速成营
带你一周上手全流程实战产业级项目,可将项目写进简历!
11
初级课程
飞桨领航团图像分类零基础训练营
课程内容完全覆盖图像分类知识点,用国际头部赛事signate柠檬图像分类题目做实例,全流程实战讲解,知识学透、实战用透、学会即用!
12
中级课程
李宏毅课程-机器学习进阶
机器学习的下一步是什么?”宝可梦训练家”李宏毅为你揭秘机器学习前沿技术,玩转多元化应用场景。
13
中级课程
李宏毅课程-人类语言处理
大热的自然语言处理就该这么学!台大教授李宏毅为你定制系统化学习课程,一步步带你掌握NLP技术。
14
中级课程
李宏毅课程-强化学习
AI机器人与人类的博弈总能擦出火花,赶快加入课程了解强化学习的奥秘,用人类的智慧探索新世纪。
15
中级课程
李宏毅课程-生成对抗网络
想要学习热门的视频、图像特效技术,又苦于没有门路。别担心,在这里你将收获最好的生成对抗网络教程,抓紧撸起袖子”GAN”起来。
序号
阶段
课程
说明
其他
1
初级
两小时玩转大模型创意应用
解析大模型基础知识与技术原理,手把手实践大模型创意应用。
2
中级
百度顶会论文复现营
精选热门领域顶会论文,顶级教师团队手把手教学,帮你夯实理论基础,提升深度学习实践能力。
3
中级
百度顶会论文复现营第二期
百度顶会论文复现营第2期-Vision Transformer
4
中级
飞桨AI for Science流体力学公开课第一期
百度飞桨AI for Science流体力学公开课第一期,邀请深海技术科学太湖实验室、北京航空航天大学、西湖大学等学术界开发者与飞桨的研发工程师一起分享PaddlePaddle在计算流体力学方面的支撑能力、应用套件以及典型场景,分别从深度学习神经网络模型算法、数理驱动与物理机理集合等多维度进行讲解说明。旨在帮助学员提升流体力学及科学计算相关技术能力,提升科研效率。
5
高级
从零开始学视觉Transformer
论文分析+逐行coding,从零开始带你掌握视觉Transformer前沿技术。
6
高级
飞桨论文复现打卡营
飞桨一线研发直播授课,框架底层到模型开发全程助攻,玩转深度学习模型复现!
7
高级
AI前沿-飞桨博士会分享
飞桨博士会是由百度开源深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)发起的中国深度学习技术俱乐部,旨在打造深度学习核心开发者交流圈,成员皆为博士,且具备深度学习多年研究和实践经验。此前飞桨博士会已举办多期线下沙龙,组织会员共同研讨自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、AutoDL自动深度学习建模技术、AI+科学计算等前沿技术。
序号
阶段
课程
说明
其他
1
初级
神经网络与深度学习:案例与实践
本课程为复旦大学邱锡鹏老师著作《神经网络与深度学习》(蒲公英书)的配套实践课程,包括在线运行notebook和讲解视频。同名书籍《神经网络与深度学习:案例与实践》由邱锡鹏老师和飞桨教材编写组共同撰写。
2
初级
李宏毅课程-深度学习理论
深度学习的优势在于何处?网络结构又该如何选择?带着这些问题让我们继续出发,领略深度学习的魅力。
3
初级
动手学深度学习(飞桨版)
本课程是李沐老师《动手学深度学习》的飞桨版本,由飞桨特殊兴趣小组(PPSIG)和飞桨工程师联合打造。内容与原书籍(在线课程)保持一致,原书中的代码部分改编为飞桨实现。
4
初级
神经网络与深度学习
本课程为复旦大学邱锡鹏老师著作《神经网络与深度学习》(蒲公英书)的配套理论课程。飞桨配套实践实践内容请见《神经网络与深度学习:案例与实践》。
5
初级
人工智能导论:案例与实践
本课程是浙江大学吴飞老师的著作《人工智能导论:模型与算法》的配套实验课程,由浙江大学计算机学院朱强老师和飞桨教材编写组共同撰写,同时也邀请了头部高校人工智能领域专家和博士生参与课程的撰写和审校。
6
中级
李宏毅课程-机器学习进阶
机器学习的下一步是什么?”宝可梦训练家”李宏毅为你揭秘机器学习前沿技术,玩转多元化应用场景。
7
中级
李宏毅课程-人类语言处理
大热的自然语言处理就该这么学!台大教授李宏毅为你定制系统化学习课程,一步步带你掌握NLP技术。
8
中级
李宏毅课程-强化学习
AI机器人与人类的博弈总能擦出火花,赶快加入课程了解强化学习的奥秘,用人类的智慧探索新世纪。
9
中级
李宏毅课程-生成对抗网络
想要学习热门的视频、图像特效技术,又苦于没有门路。别担心,在这里你将收获最好的生成对抗网络教程,抓紧撸起袖子”GAN”起来。
序号
阶段
课程
说明
其他
18
AI工程师
数据挖掘类 -比赛
汇总了天池平台数据挖掘类 相关的大赛视频,包括专家分享、决赛答辩、颁奖
19
AI工程师
自然语言处理类 -比赛
汇总了天池平台自然语言类 相关的大赛视频,包括专家分享、决赛答辩、颁奖
20
AI工程师
计算机视觉类 -比赛
汇总了天池平台计算机视觉类 相关的大赛视频,包括专家分享、决赛答辩、颁奖
21
AI工程师
程序设计类 -比赛
汇总了天池平台程序设计类 相关的大赛视频,包括专家分享、决赛答辩、颁奖
22
AI工程师
创新应用类 -比赛
汇总了天池平台创新应用类 相关的大赛视频,包括专家分享、决赛答辩、颁奖
23
序号
阶段
课程
说明
其他
24
AI科学家
AAAI2021
AAAI 2021是人工智能领域的国际顶级学术会议,历史悠久,由美国美国人工智能协会主办(Association for the Advance of Artificial Intelligence),覆盖了机器学习、视觉、NLP等人工智能多个重点领域。据悉,AAAI 2021于2月2日到2月9日在线上举办,大会一共收到9034篇论文,竞争激烈,其中有效审稿有7911篇,最终录取1692篇,接收率为21.4%。
25
AI科学家
CVPR2020
本届CVPR 2020会议共收到投稿5865篇,最终收录1470篇,接受率22%,历年最低。线上会议 CVPR2020 注册人数仍达到 7000人,其中华人占比 39.2%,阿里云支持了CVPR线上会议的中国所有访问。本届会议阿里巴巴共18篇论文被大会收录,达摩院机器视觉实验室主办RetailVision Workshop 以及Ali Product Workshop Challenge , 比赛吸引688个队伍报名。竞赛方面,达摩院视觉智能在 DAVIS Semi-supervised Challenge和HACS ActivitNet 两项比赛中获得第一, 淘宝技术团队在Deepfashion 比赛中获得第一。
26
AI科学家
ACL2020
ACL年会是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议,CCF A类会议,由计算语言学协会主办,每年举办一次。其接收的论文覆盖了对话交互系统、语义分析、摘要生成、信息抽取、问答系统、文本挖掘、机器翻译、语篇语用学、情感分析和意见挖掘、社会计算等自然语言处理领域众多研究方向。本届ACL2020阿里18篇论文被大会收录,数量国内第一,阿里线上参与会议的展示介绍NLP研究。
27
AI科学家
VLDB2020
VLDB是数据库领域三大顶级会议之一,其内容范围广,思路开阔。除传统的优化器、引擎、分布式执行、事务并发控制等内容以外,还有大量的大数据处理、图数据、空间数据、文本及半结构化数据、流数据、数据挖掘和分析、众包、社交网络分析、可视化等方面的内容 。 2020年,VLDB收到750篇论文投稿,共95篇被接收,接受率不到18%(其中,PHD Workshop 13篇;Industrial Track 31篇;Demo Track 51篇)整体内容覆盖traditional database system、data analysis、data management、spatial and graph和machine leaning等领域,SQL的运用仍被多篇论文关注。整体上看,数据库领域研究呈现出两个研究热点:其一是基于新硬件特性的数据库原型系统(新硬件在多和计算、执行计划、储存架构等方面的研究);其二是传统关系数据库技术在大数据处理平台的应用,在提高处理性能同时降低门槛。 数据库顶会VLDB 2020 中, 来自数据库产品事业部、计算平台事业部、新零售智能引擎智计算团队的13篇论文被大会收录,国内第一。
28
AI科学家
EMNLP2020
EMNLP是计算语言学和自然语言处理领域顶级国际会议之一,EMNLP 2020接收的论文覆盖了对话交互系统、信息抽取、信息检索和文档分析、词法语义、语言学理论、认知建模和心理语言学、用于NLP的机器学习、机器翻译与多语言、问答、句子级语义学、情感分析和论点挖掘、文本挖掘和NLP应用、文本推理等自然语言处理领域众多研究方向。本届会议阿里巴巴被收录28篇论文,在数量上实现了突破 。
29
AI科学家
ECCV2020
2020年国际三大计算机视觉顶尖会议之一的ECCV (欧洲计算机视觉国际会议)已经在8月23日线上拉开帷幕。大会官方公布了2020年论文收录结果,2020投稿量再创新高,共5025篇有效投稿,相较上届翻了一倍多。投稿激增的同时,接收率却大幅下降,今年ECCV共接收发表文章1361篇,接收率为27%,相比上届降低近5%,其中Oral论文接收率仅为2%,堪称史上最难ECCV。
30
AI科学家
NeurlPS2020
NeurIPS作为学术界、工业界公认的人工智能领域国际顶级会议,代表着当今人工智能研究的最高水平。今年,NeurIPS的论文投稿量增加了38%,共提交了12115篇论文摘要,9467篇论文,其中11%的论文被直接拒绝,最终接收论文1900篇,接收率约20.1%,创历史新低。NeurIPS 2020阿里巴巴有23篇论文被大会收录,数量刷新了阿里的记录。
课程列表
学习效益
视频课程
测验
课程内容
第一讲:Python入门(一)
Python编程语言介绍及开发环境
开始学习
测验
课程内容
第 2 讲:Python 入门(2)
学习Python编程的基本概念、数据结构、控制结构和基本的读写操作
开始学习
测验
课程内容
第 3 讲:高级 Python 编程(一)
学习 Python 编程中错误和异常处理、字符编码、函数和变量的概念
开始学习
测验
课程内容
第4讲:高级Python编程(2)
学习Python的模块概念、面向对象编程知识、正则表达式和数据处理方法
开始学习
测验
课程内容
第 2 章:使用 Python 进行 Web 开发
课程列表
学习效益
视频课程
测验
课程内容
第 1 讲:Web 开发基础
WEB开发常识介绍,学习前端开发框架基础和后端开发基础
开始学习
测验
课程内容
第2讲:数据库操作基础
关系型数据库基础知识介绍,学习SQL语法,MySQL和PostgreSQL数据库基础知识
开始学习
测验
课程内容
第 3 讲:ORM 框架 SQLAlchemy
介绍ORM的基本概念,通过实例,学习Python ORM框架SQLAIChemy的通用知识、原理和用例
开始学习
测验
课程内容
第 4 讲:网络安全
网络安全概论,学习网络安全的主要组成部分,网络服务器、脚本语言和网络浏览器的安全;阿里云Web应用防火墙实践
开始学习
测验
课程内容
第 5 讲:Flask 框架
介绍Flask框架的基本概念,学习Flask的安装、定义、模板应用,以及应用测试、配置管理、命令行界面和应用部署。能够利用 Flask 开发和部署项目。
开始学习
测验
课程内容
第 6 讲:Django 框架
了解Django框架的基本概念、安装和项目,学习Django模板、模型和ORM。介绍Django中间件和视图的使用。能够使用Django构建项目。
开始学习
测验
课程内容
第 7 讲:在云上部署 Python Web 应用程序
学习将Python开源项目与GitHub同步,按照步骤在本地部署项目
开始学习
测验
课程内容
课程列表
学习效益
视频课程
测验
课程内容
第 1 讲:Numpy、Pandas 和 Scipy 的基础知识
了解Python科学计算基础知识,学习Numpy、Pandas、Scipy的基本用法
开始学习
测验
课程内容
课程列表
学习效益
视频课程
测验
课程内容
第 1 讲:网络爬虫和 HTML 解析的基础知识
了解网络爬虫及其流程,通过学习真实的网络爬虫案例,完成地址解析、内容抓取、数据存储等各个模块,最终掌握网络爬虫技术
开始学习
测验
课程内容
第2讲:网络爬虫真实世界项目
了解网络爬虫及其流程,通过学习真实的网络爬虫案例,完成地址解析、内容抓取、数据存储等各个模块,最终掌握网络爬虫技术
开始学习
测验
课程内容
第 5 章:使用 Python 进行 DevOps
课程列表
学习效益
视频课程
测验
课程内容
第 1 讲:使用 Python 的 DevOps 基础知识
将运维任务自动化,学习一些常用的自动化运维工具。
开始学习
测验
课程内容
第二讲:运营编排服务
利用阿里巴巴运维编排服务自动化您的运维任务。
开始学习
测验
课程内容
在本课程中,我们将从上到下回顾机器学习和人工智能。从对该领域的历史进行概述开始,然后我们继续介绍机器学习中的基本概念和过程。从那里,我们详细解释了一般机器学习和自然语言处理 (NLP) 等其他领域的常见算法。到课程结束时,学生不仅熟悉常见的算法,而且还将获得使用 TensorFlow(一种常见的开源人工智能和机器学习框架)以及人工智能机器学习平台 (PAI) 的宝贵实践经验,阿里云复杂但简单的拖放式机器学习工具。
在本课程中,我们将向您介绍各种机器学习和人工智能材料,包括:
机器学习和人工智能的早期历史
常见的机器学习算法及其应用
常用的深度学习工具和方法(Neural Networks、TensorFlow)
自然语言处理:算法与应用
TensorFlow 和阿里云人工智能机器学习平台 (PAI) 的实践练习
课程列表
学习目标
视频课程
课程内容
第 1 讲:机器学习和人工智能
在高层次上对机器学习和人工智能有一个简单的了解
开始学习
课程内容
第 2 讲:Bacis 机器学习概念和过程
高层次地理解机器学习技术
开始学习
课程内容
第3讲:机器学习方法的分类
了解云原生的概念、本质和主流技术
开始学习
课程内容
第四讲:机器学习发展史
了解机器学习和人工智能技术的早期历史
开始学习
课程内容
测验
测试整个章节并获得认证
测验
课程列表
学习目标
视频课程
课程内容
第 1 讲:神经网络:基本概念
从高层次理解神经网络
开始学习
课程内容
第 2 讲:神经网络:结构
从高层次理解神经网络的架构
开始学习
课程内容
第 3 讲:神经网络:优化
了解用于神经网络的优化算法
开始学习
课程内容
第 4 讲:深度学习:基本概念
了解所谓“深度学习”背后的一般思想
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课程内容
第5讲:卷积神经网络及其应用
了解 CNN 的应用,这是最常见的神经网络类型之一
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课程内容
第 6 讲:递归神经网络及其应用
了解 RNN 的应用
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课程内容
第 7 讲:动手实践
获得神经网络的动手实践
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课程列表
学习目标
视频课程
课程内容
第 1 讲:架构和工作原理
了解 TensorFlow 的高层次工作原理
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第 2 讲:基本语法
理解 TensorFlow 的语法和句法
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课程内容
第 3 讲:开发过程
了解如何设置 TensorFlow 并开始编写代码
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第四讲:机器学习发展史
了解神经网络模型开发的基础知识
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课程列表
学习目标
视频课程
课程内容
第一讲:PAI简介
了解 PAI 是什么以及它能做什么
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第 2 讲:使用 PAI 进行视觉(工作室)开发
了解如何使用PAI的可视化开发界面
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课程内容
第 3 讲:使用 PAI 进行笔记本开发
了解如何使用 PAI 的 Jupyter notebook 界面
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课程内容
第 4 讲:应用:图像分类
了解如何使用 PAI 对图像进行分类
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课程内容
第 5 讲:应用:情感分析
了解如何使用 PAI 构建情绪分析工具
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第 6 讲:应用:产品推荐
了解如何使用 PAI 构建推荐系统
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序号
阶段
课程
说明
其他
1
数学基础
5分钟一个人工智能小知识
本课程以轻松的手绘方式,讲述一些基础的AI概念。首先介绍了什么是机器学习、深度学习、神经网络、人工智能以及它们之间的关系;然后详细讲解了贝叶斯、神经网络、随机森林等概念的原理和应用,以及如何评价一个预测模型的好坏;同时,还聊到了AlphaGo、因果关系、面相等贴近生活的有趣话题。
2
数学基础
10分钟机器学习数学课
本课程首先介绍了一阶优化法(梯度下降法)的流程,并对比讲解了需要计算二阶导数的二阶优化法(牛顿法);接着解释了向量及其相关概念,比如:矩阵、标量、张量等;然后是神经网络,展示了4种类型神经网络的构建并讲解了它背后数学原理;接着介绍了用于发现数据中非线性和非局部的关系的降维,包括:特征选择、特征提取、主成分分析等内容;最后通过垃圾邮件分类器的案例展示了概率论在机器学习的应用,同时对比了几种模型调参的策略。
3
数学基础
人工智能数学基础
人工智能数学基础的在线文档
AI基础
Python 基础和编码规范
Python是一种清晰且功能强大的、面向对象的编程语言,广泛应用于Web开发、GUI开发、科学计算等领域。
4
AI基础
【独家授权】神经网络系列课——Google Brain Hugo Larochelle
本课程是Python语言的入门课程,首先介绍了Python语言的特点以及安装部署方式;接着依次讲解了标准数据类型、条件和循环语句、函数、异常等知识点,部分知识点的讲解辅以现场编码演示的方式进行,直观易懂;最后,讲解了一些对初学者非常重要的编码规范,比如:缩进、函数命名等。
5
AI基础
深度学习入门基础——算法工程师带你读AI圣经《Deep Learning》
本课程首先介绍了深度学习的发展历史、优势、应用领域及其与机器学习的关系,建立整体认识;接下来从数学基础和深度学习算法两方面进行展开,数学基础部分包含线性代数、概率、信息论、数值计算、机器学习基础等内容,深度学习算法部分包含深度前馈网络、正则化、优化、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等。
6
AI基础
斯坦福大学公开课CS231n:深度学习视觉识别
本课程是斯坦福大学的CS231n深度视觉识别课程。课程从算法到公式到实践进行了全面的介绍。课程首先介绍了计算机视觉的历史,随后开始讲解图像识别中的关键算法,如k近邻算法和线性分类。课程将重点介绍卷积神经网络,从简单的神经网络和反向传播算法到卷积、池化等概念。课程将介绍神经网络训练过程中的一些细节,比如如何在建立神经网络,选择什么样的激活函数,怎样做数据预处理、权重初始化、正则化和梯度检查。课程还会介绍训练过程中的动态监控,以及怎样做参数的优化。除此之外,课程还会介绍深度学习的软件,如Caffe、Torch、Tensorflow等。课程还将进一步介绍递归神经网络,并讲解神经网络进行图像识别的原理。
7
AI基础
牛津大学xDeepMind自然语言处理
本课程讲述了语言的计算机处理方式以及语言和人工智能的关系,是一门关于自然语言处理的高阶课程,需要有线性代数、微积分、概率论等高等数学基础以及机器学习相关的知识储备。课程内容包含:基础的机器学习和神经网络知识,比如:第一性原理、反向传播算法BP等;循环神经网络RNN、语言模型和模型的应用;运行模型的计算设备GPU以及GPU对模型的重要性;模型在翻译、语音、语言理解方面的应用等。
序号
阶段
课程
说明
其他
1
深度学习
硅谷技术大牛Siraj带你入门深度学习
本课程首先讲解了机器学习、神经网络和深度学习的概念和关系,并展示了如何利用监督学习实现根据大脑重量预测其对应体重;然后介绍了神经网络的架构和类型,并展示了如何使用TFLearn搭建神经网络实现电影数据情感分类器;接着讲解了一些深度学习所需要的数学知识,包含线性代数、统计学和数值计算方法等,同时还讲解了数据集预处理的流程和方法;最后展示了几个有趣的案例,比如图像分类器、股市变动预测、艺术作品和音乐生成等。
2
深度学习
麻省理工学院公开课6.S094:深度学习与自动驾驶
本课程将介绍一些深度学习的方法,比如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等,并学习如何利用这些方法来帮助提高自动驾驶的各个组件,包括知觉、视觉、定位、映射、控制规划、驾驶状态检测等。同时,课程中包含两个实战项目,第一个是“DeepTraffic”,它的目的是通过控制和设计神经网络的各种参数,来控制模拟小车的驾驶;第二个项目是“DeepTesla”,它的目的是使用端到端学习,将特斯拉汽车驾驶中关于前行道路的数据放入卷积神经网络,以预测汽车的转向角。
3
深度学习
Pytorch Handbook
PyTorch Handbook(在线文档)
4
深度学习
英特尔OpenVINO工具包新特性介绍
OpenVINO是英特尔提供的AI开源工具包,本课程将介绍深度学习的突破和基础,部署深度学习的挑战以及英特尔OpenVINO在2020年发布的2020.1和2020.2新功能特性。