学人工智能刚开始要先考察一个人工智能学校好不好，一定要看有没有项目实战，一个好的学校，肯定在学习过程中有项目实战部分，而且项目实战内容的质量和项目数量都是不错的。
阶段一是Python语言(用时5周，包括基础语法、面向对象、好的课程、经典课程);阶段二是Linux初级(用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装);
阶段三是Web开发之Dian
AI培训学校
学人工智能刚开始要先考察一个人工智能学校好不好，一定要看有没有项目实战，一个好的学校，肯定在学习过程中有项目实战部分，而且项目实战内容的质量和项目数量都是不错的。
阶段一是Python语言(用时5周，包括基础语法、面向对象、好的课程、经典课程);阶段二是Linux初级(用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装);
阶段三是Web开发之Diango(5周+2周前端+3周diango);阶段四是Web开发之Flask(用时2周);阶段五是Web框架之Tornado(用时1周);阶段六是docker容器及服务发现(用时2周);阶段七是爬虫(用时2周);阶段八是数据挖掘和人工智能(用时3周)。
人工智能的发展需要数据、算力和算法三大支撑因素，云计算提供了算力支撑（同时也是落地场景之一），而大数据则提供了数据的来源，随着大数据和云计算的发展，人工智能的发展也会在很大程度上得到促进。从研究方向上来看，目前人工智能领域的研究方向包括机器学习、自然语言处理、知识表示、自动推理、计算机视觉和机器人学，目前除了机器学习（深度学习）之外，自然语言处理和计算机视觉方向也比较热。
人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。
机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
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