人工智能基础课 | 完结

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通俗易懂的人工智能入门课
6 大人工智能必备数学基础;
15 个机器学习、深度学习核心知识点;
11 个人工神经网络概念及实例;
4 大人工智能应用场景。

通俗易懂的人工智能入门课

  • 6 大人工智能必备数学基础;
  • 15 个机器学习、深度学习核心知识点;
  • 11 个人工神经网络概念及实例;
  • 4 大人工智能应用场景。

当下,人工智能成了新时代的必修课,每个人都需要一些 AI 知识来升级自己,才能与时代同行。

人工智能的重要性已无需赘述,但作为一个跨学科产物,它包含的内容浩如烟海,各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说,如何入手人工智能其实都是一头雾水,比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。

那学习人工智能该从哪里开始呢?人工智能的学习路径又是怎样的?

在“人工智能基础课”专栏里,结合自己的积累与思考,和你分享他对人工智能的理解,用通俗易懂的语言从零开始教你掌握人工智能的基础知识,梳理出人工智能学习路径,为今后深耕人工智能相关领域打下坚实的基础。

专栏围绕人工智能基础的 7 大核心主题,分 7 个模块进行讲解:

  • 学习人工智能需要哪些必备的数学基础?
  • 机器学习有哪些学习方法?
  • 为什么人工神经网络如此流行?
  • 关于深度学习至少要掌握哪些内容?
  • 深度学习框架下的神经网络实例有哪些?
  • 深度学习之外的人工智能还有哪些重要研究?
  • 最经典的人工智能应用场景是怎样的?

人工智能基础课

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    DDD 在开发微服务,遗留系统改造、架构治理、企业架构、研发效能提升、架构师培养等很多方面,都有用武之地。然而,DDD 想要学习和落地并不容易,主要有以下难点:

    领域模建模不好掌握;
    领域模型不好实现;
    概念混乱,资料良莠不齐;
    技术环境还是开发理念,随时代有所变化;
    有很多具体落地时才会遇到的问题。

    本课程以案例为导向,模拟了敏捷软件开发过程,老师将结合一个企业管理系统案例,带你体验这该系统的三个迭代。每个迭代的需求规模逐渐扩大,复杂性也逐渐增加,相应也会让你不断深化与之对应的 DDD 模式和实践。

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    迭代一主要会带你夯实基础,实现一个“麻雀虽小、五脏俱全”的项目。打通从需求分析,到领域建模,再到架构设计,最后到数据库和代码实现的完整闭环。学完这个迭代,你就有能力处理一些不太复杂的项目了。

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    迭代二会深入讲解 DDD 里争议较大,不太好掌握的内容,包括聚合、值对象等等。同时,还会进一步带你提升领域建模能力,深化对分层架构和代码封装的理解。最后,还会学习重要的建模技巧——泛化,这是领域建模由初级走向中、高级的关键技能。学完这个部分,你会有渐入佳境的感觉。

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