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(jí)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(jì)算方法
掌握NLP自然語(yǔ)言處理一線行業(yè)案例
掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像識(shí)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(jì)
4章人工智能之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
5章人工智能之非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
9章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
13章圖像識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
14章語(yǔ)音識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
15章手寫數(shù)字生成與人臉生成實(shí)戰(zhàn)
16章智能問(wèn)答機(jī)器人項(xiàng)目實(shí)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(gè)方面：
1、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師：負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，協(xié)助企業(yè)、機(jī)構(gòu)和個(gè)人做出決策和預(yù)測(cè)。
2、深度學(xué)習(xí)工程師：負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，解決圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等問(wèn)題。
3、自然語(yǔ)言處理工程師：負(fù)責(zé)自然語(yǔ)言處理技術(shù)的研究和應(yīng)用，例如語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等。
4、數(shù)據(jù)分析工程師：負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究和應(yīng)用，為企業(yè)、機(jī)構(gòu)和個(gè)人提供數(shù)據(jù)支持和決策建議。
5、智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)工程師：負(fù)責(zé)智能機(jī)器人技術(shù)的研究和應(yīng)用，例如機(jī)器人控制器、運(yùn)動(dòng)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(shí)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，未來(lái)還將有更多的應(yīng)用場(chǎng)景和機(jī)會(huì)。