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一、初识人工智能
人工智能的应用场景(医疗:病灶识别与标注,病例分类,病例排序,病例搜索,报告生成,病例推荐) 人工智能概念剖析(人工智能,机器学习,深度学习,Python,sklearn,Tensor Flow,PyTorch...) 人工智能学习路径(编程基础,数学基础,算法基础,机器学习算法,深度学习算法,实践...) 人工智能Python编程基础(语法,数据类型,变量,字典,集合,列表,元组,循环,函数,NumPy,Matplotlib...)
二、人工智能算法原理精讲
什么叫算法?
人工智能算法和底层算法有何区别?
什么是机器学习算法?
人工智能中的KNN算法
KNN算法的核心思想
机器学习算法能解决哪些问题(分类,回归,聚类,推荐)
KNN分类算法的流程
KNN回归算法的流程
三、人工智能实战案例
计算机能干什么?
实战项目案例:相亲预测
相亲预测案例实现思路与步骤
传统开发 VS 机器学习
数据科学的范围
人工智能需要学习哪些内容?
人工智能从业能力要求有哪些?
从事人工智能专业能力要达到什么程度