熟悉AI工具，包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
熟悉深度學習應(yīng)用
熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并掌握其相關(guān)的優(yōu)化算法
了解深度學習高級算法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等
掌握優(yōu)化算法和高性能計算方法
掌握NLP自然語言處理一線行業(yè)案例
掌握計算機視覺圖像識別一線行業(yè)案例

"1章微積分
2章線性代數(shù)
3章槪率論與數(shù)理統(tǒng)計
4章人工智能之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
5章人工智能之非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
6章人工智能之Python編程基礎(chǔ)
7章人工智能之Python數(shù)據(jù)處理與可視化
8章機器學習基礎(chǔ)
9章機器學習進階
10章Tensorflow框架快速入門
11章深度學習算法基礎(chǔ)
12章文本挖掘項目實戰(zhàn)
13章圖像識別項目實戰(zhàn)
14章語音識別項目實戰(zhàn)
15章手寫數(shù)字生成與人臉生成實戰(zhàn)
16章智能問答機器人項目實戰(zhàn)"

人工智能技術(shù)應(yīng)用就業(yè)方向非常廣泛，包括但不限于以下幾個方面：
1、機器學習工程師：負責開發(fā)和應(yīng)用機器學習算法，協(xié)助企業(yè)、機構(gòu)和個人做出決策和預測。
2、深度學習工程師：負責開發(fā)和應(yīng)用深度學習算法，解決圖像識別、語音識別、自然語言處理等問題。
3、自然語言處理工程師：負責自然語言處理技術(shù)的研究和應(yīng)用，例如語音識別、機器翻譯等。
4、數(shù)據(jù)分析工程師：負責大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究和應(yīng)用，為企業(yè)、機構(gòu)和個人提供數(shù)據(jù)支持和決策建議。
5、智能機器人開發(fā)工程師：負責智能機器人技術(shù)的研究和應(yīng)用，例如機器人控制器、運動規(guī)劃等。
人工智能技術(shù)應(yīng)用前景也非常廣闊，例如在智能家居、智能醫(yī)療、智能交通、智能安防等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。同時，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，未來還將有更多的應(yīng)用場景和機會。