第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)會陸續(xù)普及應(yīng)用，在這個大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢之一。人工智能相關(guān)技術(shù)將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應(yīng)用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。
第二：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會帶動人工智能的發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)當(dāng)前正在從消費互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)技術(shù)來賦能廣大傳統(tǒng)行業(yè)，人工智能作為重要的技術(shù)之一，必然會在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。
第三：人工智能技術(shù)將成為職場人的必備技能之一。隨著智能體逐漸走進生產(chǎn)環(huán)境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智能體進行交流和合作。從這個角度來看，未來掌握人工智能技術(shù)將成為一個必然的趨勢，相關(guān)技能的教育市場也會迎來巨大的發(fā)展機會。

熟悉AI工具，包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
熟悉深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)基礎(chǔ)
9章機器學(xué)習(xí)進階
10章Tensorflow框架快速入門
11章深度學(xué)習(xí)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)"

1、機器學(xué)習(xí)：這是AI的一個核心領(lǐng)域，它的目標是讓機器能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)學(xué)到的知識做出預(yù)測或決策。
2、自然語言處理：這個領(lǐng)域的目標是讓機器能夠理解和生成人類的語言。
3、計算機視覺：這個領(lǐng)域的目標是讓機器能夠理解和解析圖像和視頻數(shù)據(jù)。
4、語音識別：這個領(lǐng)域的目標是讓機器能夠理解和生成人類的語音。
5、機器人技術(shù)：這個領(lǐng)域的目標是讓機器能夠在物理世界中執(zhí)行任務(wù)，例如，自動駕駛汽車和家庭服務(wù)機器人。
6、知識表示和推理：這個領(lǐng)域的目標是讓機器能夠理解和表示知識，以及根據(jù)這些知識進行邏輯推理。
7、強化學(xué)習(xí)：這是一種機器學(xué)習(xí)的方法，它的目標是讓機器通過試錯的方式學(xué)習(xí)如何在環(huán)境中實現(xiàn)目標。
總之，人工智能作為一項通用技術(shù)，正逐步與各行業(yè)相結(jié)合，推動行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。