人工智能算法工程师简介
AI的灵魂缔造者
人工智能之所以能够完成很多复杂的任务，比如人脸识别，智能对话，自动驾驶等，一个产品具有智能主要原因是AI算法的驱动，有了AI算法，产品才具备了真正的智能，没有AI算法的产品只是普通的产品，不能称为智能产品。而AI算法工程师就是AI产品不可或缺的关键角色。
课程结构
基础知识
认识人工智能
人工智能的基础概念
人工智能的项目流程
人工智能的应用场景
python编程基础
语言介绍
数据类型
基础语句
函数
类和对象
模块和包
文件读写
异常处理
数学基础
高等数学
线性代数
概率统计
信息论
numpy数据编程
概念特点
数组的元素
数组的创建
数组的操作
图像框架
Matplotlib
PIL
opencv视觉处理
基本操作
高级操作
实际项目
机器学习
数据处理
回归
分类
聚类
神经网络
pytorch入门
神经网络基础
全连接神经网络
卷积神经网络
循环神经网络
实力进阶
模型梯度问题优化
梯度爆炸
梯度弥散
梯度处理方法
模型拟合问题优化
欠拟合
过拟合
处理方法
可视化工具-tensorboard
网络模型设计方法
基于像素的设计
基于通道的设计
基于混合方法的设计
网络深度和宽度的比例设计
常见的网络模型及设计原理
网络模型评估方法
性能指标
精度指标
泛化能力
评估偏好选择
网络模型压缩方法
剪枝
量化
蒸馏
网络模型部署方式
模型部署语言
模型部署平台
模型部署设备
模型部署方式
模型部署接口
神经网络注意力机制
注意力的原理
使用注意力的考量
注意力的类别
注意力的计算
注意力的施加方式
注意力模型
Cv Transformer模型
商业项目
同类目标识别
MTCNN同类目标检测
triplet loss分类
center loss分类
arc softmax loss分类
完整人脸识别项目
多类目标识别
RCNN系列（RCNN，fast-RCNN，faster-RCNN）
YOLO系列（v1-v5）
图像生成
自编码生成模型
变分自编码模型
对抗生成模型
图像分割
U-Net系列（U-Net，U-Net++，U-Net3+，U²Net）
DeepLab
Mask-Rcnn
评估方法
扩展项目
语音识别
语音识别的概念
语音识别的分类
语音数据库
语音数据的采样
语音数据的预处理
语音识别的模型
语音识别的应用
语音识别的问题
自然语言处理
词关系
词向量
词编码
SEQSEQ模型
SEQ+注意力
word2vec
EMLo
Transformer
BERT
GPT\GPT2\GPT3
强化学习
决策和规划
贝尔曼方程
蒙特卡罗方法
强化学习的要素
马尔可夫随机和马尔可夫决策
Q-Learning
DQN
A2C\A3C
DDPG
课程详情
