人工智能入门介绍

发表于 2019-12-19 阅读次数：评论数：本文字数： 698 阅读时长 ≈ 1 分钟

预备能力

英语能力	基础数学能力	熟悉一门编程语言	熟悉深度学习框架
6 级或托福 75 分	大学期间曾学习过单元微积分、多元微积分、线性代数、概率论	C、C++、Java、Python、MATLAB	Tensorflow、Pytorch

	自然语言处理（NLP）	计算机视觉（CV）	推荐系统、计算广告
简介	主要用于解决文本自动分类、文本重要信息自动提取、数据挖掘、文本自动生成、对话机器人、知识图谱等领域，用以解决人类对文本信息分析与理解的自动化	主要用于解决人类对图形、图像、视频等信息的自动化处理，例如图像智能处理与识别、视频检测、图像自动生成、无人驾驶、人脸识别与检测等	主要用于解决从大量数据中获取有效数据，例如电影、图书推荐，异常信息挖掘，重要群落发现，关系网络计算等
技术	涉及经典人工智能方法、机器学习、深度学习方法	涉及计算机视觉的深度学习方法，并包括集计算机图形学、经典计算机视觉中的重点方法，同时也覆盖了基于对抗生成网络（GAN）的图像生成方法	涉及经典的机器学习、深度学习、以及推荐系统、广告预测、反欺诈识别、智能设计、分布式和大数据处理