人工智能图片
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有关“人工智能”的优秀作文6篇
请以“我看人工智能”或“人工智能的故事”为副标题，写一篇文章。持辩证眼光，筑美好未来――我看人工智能高三1班胡懿仍记得，电影银幕上的机器人管家，机器人助手，甚至是机器人女友，让童年的我们对人工智能有了初步了解。如今，随着时代的进步和科技的发展，人工智能已无处不在，我们也已习以为常。然而，在享受其便利的同时，挑战与威胁也接踵而至，对于这种冲突，我们该持何种态度？不可否认的是，人工智能的普遍运用给人类带来了极大的便利。百姓的家庭中，扫地机器人灵活移动，所到之处一尘不染；小汽车里，智能导航精确指引，引领我们走向世界；工厂内外，机械手臂灵活运转，危险工作完美完成；育儿所里，智能机器人伴你玩乐，予你知识；商场门口，机器人维护安全，呵护和谐……不知不觉，人工智能已渗透个人生活与公众领域的方方面面，医疗、卫生、娱乐、安全、教育等等。它们遵循既定的程序，重复特定的工作，让人类摆脱各种麻烦、解除不少威胁、享受许多便利。这样的人工智能，毫无疑问是值得人类推广利用的。然而，凡事皆有利弊，人工智能也不例外。当阿尔法狗接连打败围棋高手李世石、柯洁，当自动驾驶汽车连连发生交通事故致人死亡，当娱乐公司依靠写作机器人撰写文章，当安保机器人不分目标攻击儿童，这注定是一种危险边界的失守。我们应该，也必须看到，人工智能发展目前并不完善，不仅在某些领域造成困扰，而且可能威胁人类的生命安全，更有甚者将挑战人类的伦理道德、法律底线、文化沉淀。高晓松曾说：“当机器代替人类创作与思考，我们的路也会走完的。”诚如其言，一方面。电脑终究不比人脑，存在的仅是冰冷的程序设定，而非温暖的、有人情味的理性思考，许多伦理规则、道德底线是无法设定的。如同轰动一时的自动驾驶汽车的伦理问题，试问马路上的一个行人和轿车上的五个乘客的生命，该何从选择？这种问题或许本来就是荒谬的，行人的去留，决不能交由一台机器抉择；生命的权利，又怎能被一台机器剥夺？另一方面，文艺作品，像电影、报刊、文章等，蕴含着人类的主流价值观和世界发展的潮流，反映的是上下五千年的文化积蓄与无穷无尽的人类内心世界。若交由机器完成，不过是对现有作品的复制粘贴、东拼西凑罢了，这种所谓的“再创作”，缺乏精神内涵和真情实感，终会将人类的精神世界引向匮乏与苍白，将人类的文明发展引向空洞与虚无。既然利与弊交错，既然是与非混淆，那我们到底该如何看待人工智能？持辩证的眼光，使人工智能真正成为帮手而非杀手。对于日常的琐碎事务、繁杂工作等，人工智能的进驻无可厚非。而对于文艺创作这种文化传承类工作，驾车这类需要价值判断的工作，安保等具有攻击性的工作，人类或许更胜一筹。“既然上帝造了我们，我们应该自信。”一如贾平凹先生说的。在现代社会，只有人类与人工智能和谐相处，各司其职，我们才能拥有更和谐的社会，才能走向更美好的未来。以辩证视角让人工智能为我所用——我看人工智能高三（9）班邓泽昀人工智能是什么？它可以是能用十多分钟撰写、编辑一篇千字文章的写作机器人，可以是以1:4的优势击败九段围棋名将李世石的棋坛高手，还可以是一个集保姆、老师、玩伴为一身的机器人“小胖”……人工智能不断在各领域刷新着人们的认知，而面对这个方兴未艾的新事物，我们应对其辩证看待，并使之为我所用。诚然，如上所述，人工智能正在各领域大显神通，为我们减轻负担、为人类带来福音，但其存在的负面影响同样不容忽视。无论是由于一款打击犯罪的机器人打伤一名16个月大的男孩造成的“奇怪”事故，还是近年来全球发生的数起由自动驾驶车辆承担主要责任的交通事故，都在以血的教训教育我们，人工智能相关技术方才起步，尚未能很好地应付实际生活中各种复杂的突发情况，技术缺陷仍需逐步改进，人工智能也要经过时间的考验，无视人工智能的潜在风险，一味冒进的做法行不通，而无视此项技术发展，故步自封又将陷入形而上学的泥潭，因此，只有以辩证视角看待人工智能才能稳扎稳打，与时俱进。有了正确的思想武装自己，我们当将其付诸实践。“如何让人工智能为我所用”，便成了横亘在我们每一个人面前的问题，机器人小说的开山鼻祖阿西莫夫曾在其《银河帝国》小说中创新性地提出“机器人三定律”以规范人与机器人的关系，但随后又用思辨性的情节告诉读者，仅用三条定律来约束人工智能是禁受不住现实的检验的。科学的发展要有正确的世界观与方法论来引导，同样，人工智能的发展也亟需由相关政策法规与细则条文来约束，并在现实的检验与试错中不断完善、改进。在此方面，政策的制定者与人工智能行业的科研创新人员应形成一致合力使人工智能的发展规范化，让人工智能有序向前朝着为人类谋福祉的方向发展。对于我们青少年来说，我们既是当今人工智能技术的使用者，也将成为未来人工智能发展的见证者，推动者。诸如“天猫魔盒”、“小爱助手”、“小冰”聊天机器人等人工智能产品对于我们来说已不陌生，而随着这些产品自身的发展进步，我们也应在实践中正确认识它们各自的特点及优劣，在确保自身人身、信息、财产等安全与保障正常的学习、生活不受影响的前提下，学会让人工智能做我们的助手，而非让自己被人工智能奴役；同时，我们还应当对人工智能技术的基本知识有所了解，并在今后的信息技术课程上对人工智能形成更为本质的认识，以更好地让人工智能为我所用。“科学技术是第一生产力”，人工智能作为全新的科技发展方向，今后必将在各行各业大放异彩。有了辩证的视角与让人工智能为我所用的一致认识，我们的生活必将在人工智能的点缀下变得更加绚丽多彩！与AI共筑新时代——我看人工智能高三（5）班曾徽近年来，人工智能成为了时代热词，二零一六年的人机围棋大战更是将其推到了风口浪尖，伴随而来的争议也从未停止。越来越多的人工智能产品，时时听闻的负面新闻，让大众常常“悲喜交加”，我们到底该不该欢迎AI时代的到来？而我认为，与其恐惧，不如主动拥抱，与AI一起共筑新时代，让AI真正变成时代大“爱”。AI其实本质上与互联网、智能手机等科技相差无几，其终极目标都是为了让我们的生活更快捷方便，为何要拒绝AI的到来？正如腾讯所推出的新闻写作机器人，十多分钟便能完成上千字文章的撰写和编辑，大大提高工作效率，让新闻工作者从低效、重复的工作中解脱出来，去完成更高质量的工作，大众也能在最短的时间里获得最新的资讯，这难道不是我们每个人最愿看到的高效生活吗？在几十年前，我们没人能想像到如今的互联网科技能彻底改变我们的生活，同样地，我们也无法否认未来在AI时代我们的生活会再次被颠覆。拒绝AI更是对更美好未来的拒绝，唯有与AI同行，让复杂的世界更简单，我们才能迎来更好的时代。其次，AI的诞生不是为了消灭、打败人类，而是要让人类不断突破自我，寻找新的可能。围棋天才少年柯洁迎战AlphaGo，结果却未能获胜，这更是引起许多人恐慌，柯洁也因“没有为人类争口气”而泪洒现场。而在之后的几个月里，柯洁潜心钻研计算机算法，在战败后的数个大赛中几乎全胜，此时的他一脸从容地说道：“与人工智能的对抗，无论谁赢都是人类的胜利。”“人工智能能帮助我们人类棋手取得更大进步。”诚哉斯言，正是有了AI的加持，我们人类才有更多的可能和进步的空间，新时代是我们与AI的时代。在新时代中，AI更是为我们的生活注入了更多爱的元素。有智能机器人与孩子共度快乐时光，有AI帮助寻找走失儿童，还有手术台上人工智能给患者带去生的希望……在新时代里，人工智能已不再是冰冷的机器，它能给我们带来无穷的美好回忆，更是我们人类的得力助手。新时代，让我们与AI一起创造爱。对于人工智能种种令人担忧的事故，我认为那不应也不是我们拒绝AI的理由。正如AI专家李飞飞所言：“人工智能仅有60年历史，与物理学对比，人工智能可能还处于‘伽利略时代’。”人工智能的发展还只是起步阶段，技术的不完善也无可厚非，而为了尽可能避免这些事故的发生，科研人员更应担起这义不容辞的责任，真正让这项科技惠民惠国。AI时代的到来，我们不必恐慌，而应主动拥抱AI，与AI共筑新时代，奏响新的时代华章。人工智能不可脱离掌控——我看人工智能高三11肖星宇自从二十世纪第一台计算机诞生以来，从那时起人工智能的大门便悄然开启。智能手机、智能冰箱、智能空调……如今人工智能已与我们的生活息息相关，而科技含量更高的人工智能，甚至能够利用大数据自主深入学习。我们正享受着人工智能给我们带来的高品质生活，可如果它们脱离了我们的掌控，后果将可能不堪设想。好莱坞的《终结者》系列电影为我们呈现了幸存的人类与统治了地球的机器人大战的场面，当初看来似乎是天方夜谭，现在却成为不得不让人思考的人工智能暗藏着的隐患。2016年7月，一款打击犯罪的机器人在硅谷购物中心撞到并打伤了一名十六个月大的男孩，相关机构只宣称"这是一起奇怪的事故"，并未查明详细原因。这类事件并不是个例，不免闹得人心惶惶。究竟是机器的程序系统出了故障，还是在它们自我学习的过程中，悄然地诞生了一朵朵"邪恶之花"？当"阿尔法狗"在人机围棋大战中战胜了人类最强棋手柯洁后，作为人类尊严的仅存不多的又一块土地再次被人工智能侵占了。有科学家提出：想象力和创造力也许是我们面对人工智能最后的尊严。人工智能能够利用网络大数据，凭借超凡的计算能力进行学习。但它所拥有的知识都是现成的，而人类只靠一双手和一个大脑，从衣不蔽体到奔向太空，都是从无到有，依靠我们的想象力在理论的基础上创造出来的。这是目前我们面对人工智能的挑战最重要的制高点。科技发展遇到的阻碍并非只有技术问题，往往还涉及到伦理问题。人工智能最终会有多“智能”呢？如果它拥有了自我意识，能够自我思考，甚至能自主创造，它是否是一种崭新的生命形式呢？那么它们又是否有自己的权利和地位，作为造物主的人类，又是否拥有将它们视为自己的所有物，将它们当作纯粹的工具任意使唤的权利呢？这些问题值得深思。从石器时代开始，人类通过劳动创造出来的每一样工具和器物，都是牢牢把握在我们自己手中的，因为它们不会拥有自己的意识，而只有人工智能不同，终有一天它会站在它会站在那到名为意识的大门前，它如今的态势如同将要离弦的箭，一旦我们稍一松手，这支不在我们手中掌控的“箭”将飞往何方，它会人类们的福音，还是潘多拉的魔盒，在那一天来临前，我们不得而知。我们并不是说因为担心人工智能有失控的隐患，就去遏止、抵制、甚至去杜绝现在人工智能的发展，它给人们的生活带来的好处是实实在在的。但我们在研究，开发和利用它的时候，也要居安思危，对其可能存在的种种风险尽早地做好相关的反制措施。南方科技大学的贺建奎教授将基因编辑技术应用在人类身上，引起了社会与学界的轩然大波，我们不愿意看到这样类似的剧本在人工智能领域重演。正如阿西莫夫给人工智能定下的三条规矩，我们只有让人工智能的发展把握在自己手中，才能将人类的命运齿轮不交由冷冰冰的机器掌控。人工智能背后是人工智慧——我看人工智能高三（11）班邹海宇当下，人工智能时代的大门已经开启。人类抵抗也好顺从也罢，都卷入了这场旋涡，被这激流送逐远方。这激流顺势而去，能减少我们进步的阻力；这激流暗藏凶险，能化身滔天巨浪使我们沦葬。然而我想，人类是无需畏惧的，因为人工智能背后正是人类智慧！新闻写作机器人，刷新新闻编辑撰写的速度；家用智能机器人，成为孩子学习和娱乐的最佳拍档；更多的人工智能运用于大型生产工程建筑建设中，撑起亿万工人安全的保护伞······所有优良的产品、人性化的设计依靠的是人类智慧，是人类追求更便捷更先进更文明之生活的美好愿景。几十年里我们接纳并习惯更多的创新与改变，用智慧创造了更智慧。而人工智能的更新，映射的不正是人类智慧的进步，不正是人类与科技不断磨合，不断进行奇妙化学反应的过程吗？然而我们没有掉以轻心，我们没有忽略它是一把双刃剑——多起机器人伤人事件，频发自动驾驶车辆失控事故，提醒我们人工智能在技术上仍有不足、空缺；而在阿尔法狗打败柯洁的那刻，我们陷入了深思：人工智能是否会超越人类？未来人类是否还需要作家画家歌手舞者？······面对以上疑虑，我选择相信人类。人工智能再如何发达，依旧是人类智慧的产物，是协助人类发展的工具。除去人类，人工便荡然无存。而人类也应有足够自信，对绵延万年的人类文明充满自信，对进化万年的人类大脑充满自信，对人类独有的喜怒哀乐的情感、天马行空的思想充满自信。其实这哪是人类第一次站在科技的风头浪尖上呢？从第一架珍妮纺纱机到第一艘轮船再到第一台计算机，这些不就是那些时代里的“人工智能”吗？到如今，我想历史已向我们竖起了大拇指，证明人类智慧、人类文明是经得起考验的，是凌驾于机器之上的。时代的列车又一次开至了十字路口，无论它下一站驶向何方，人工智能都已融为它身上那颗不可或缺的螺丝钉，而我们首先要做的，就是清晰它的利与弊，欣然接受它，积极面对它。是的，人工智能无论在技术亦或伦理上，都存在着诸多争议及亟需改进的地方，而这一切，都离不了人类的智慧。如何坚守人类的主导地位，如何正确使用以造福更多的人，如何化解“被失业”“被取代”的焦虑······这些都需要我们不断思考、警惕、解决。唯有充分利用人类智慧，人工智能才能真正成为人类发展的垫脚石而非绊脚石。如此，就让我们将船只武装得更坚不可摧，掌稳船舵，且看这激流把我们载去何处！人工智能路漫漫，仍需上下求索——我看人工智能高三（2）班黄睿随着一款又一款的智能机器人问世，人工智能的时代已然开启，未来已来。但是，这只是新世界大门的打开。人工智能要走的路还很漫长，仍待上下求索。诚然，腾讯的十多分钟能够撰写一篇新闻稿的机器人、可以充当“家庭保姆、家庭教师”的机器人小胖，都为人类带来了许多便利。人们不必再做那些枯燥繁琐的事情，因为这些事情都可以由人工智能来完成。再如谷歌公司研发的“阿尔法狗”，在这两年内打败李世石、柯洁等世界顶尖棋手，也在向世界宣告：人工智能可以挑战人类的智慧极限。所以，我不否认，人工智能必定是时代发展的趋势，它必将给我们的生活带来方方面面的影响。从个人到社会，人工智能无所不在，无所不能。但是，即使人工智能的时代已经到来，我们又真的做好准备了吗？人工智能是否又是万无一失的呢？答案显然是不肯定的。就拿优步智能自动驾驶汽车撞人致人死亡的事故来说，人工智能即使拥有了精密准确的算法，还是会遇到它无法预料进而无法计算的场景。人工智能毕竟不是真正的人，它不会带着感情去思考，而只能依靠研发者提前输入芯片的代码进行它所认为的“正确的选择”，从不会考虑伦理和道德。所以，无人驾驶汽车引起的事故在全球并不少见。引起了事故，谁又来承担事故的责任呢？难道由不会说话没有思想的机器人来承担后果吗？这显然是说不过去的。如果出了事仅由人工智能来负责，那么一些不法之人很有可能会利用人工智能去做伤害他人的事情，甚至危害社会，危害人类。所以，如何让人工智能带着人类伦理道德的考虑去进行工作，以及如何分配人工智能事故的责任，是需要我们人类再进一步去探索和解决的问题。人工智能不仅要智能化，还要人性化。现代科技让人工智能再智能已经不再是难于登天的的事情，但是真要让它们融入人类的日常生活，还需要社会文明的约束。欧洲的一些国家已经对自动驾驶汽车等人工智能机器人的管理出台了一系列政策法规。如人工智能需要经过测试，“持证”才能“上岗”；研发团队需对机器人进行定期检查，对机器人进行的工作负有一定的责任……这是非常值得其它国家借鉴的。再者，我认为研发团队应该不断优化智能机器人的算法，它可以不需要性能特别地优良，满足人类的需求即可，但是它应该更加地有温度，人性化，真正成为人类的好朋友，好帮手。“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”，这句至理名言在人工智能身上同样适用。人工智能的时代已然开启，这绝不是一件坏事，而是人类进步的里程碑。我们这一代人既然开启了这一崭新的时代，就应该尽我们的努力让人工智能发展好，让人工智能与人类共同走好接下来的路，让人工智能造福全人类，造福我们的子孙后代。相关阅读1①牛顿曾说：如果说我比别人看得更远些，那是因为我站在了巨人的肩上。
阅读下面的材料，根据要求写作。①牛顿曾说：如果说我比别人看得更远些，那是因为我站在了巨人的肩上。②北斗一号卫星总指挥李祖洪说：北斗的研制，是中国人自己干出来的。巨【查看全文】
2今年青年节，不少演讲礼赞新时代的青年:一个国家最好看的风景，就是这个国家的年轻人阅读下面的材料，根据要求写作。今年青年节，不少演讲礼赞新时代的青年:一个国家最好看的风景，就是这个国家的年轻人!青年的风貌塑造着未来面貌我们的生活中，许多青年用智慧【查看全文】
3请以“美丽心情”为题，写一篇文章，写作指导与范文我的心像草尖在萌动，像湖水在荡漾，像枝条上绽放的花朵心情好了，就会拥有一切的美丽请以美丽心情为题，写一篇文章。要求：①文体自选（诗歌除外）。②不少于600字，文中不出【查看全文】
4以上“赶考”的材料能给当代青年以多方面启示，请结合你对自身发展的思考写一篇文章阅读下面的材料，根据要求写作。1949年3月，中共中央即将离开西柏坡前往北平建立新中国之际，毛泽东说：今天是进京的日子，进京赶考去。周思来回应道：我们应当都能考试及格，【查看全文】
5身处新时代，作为高三学子的你，读了上面两则材料，有怎样的理解与感悟？请写一篇文章表材料一：50年代口号：劳动最光荣。80年代口号：勤劳致富。当下口号：幸福是奋斗出来的。材料二：我国某著名通信制造企业，正在掀起一场奋斗者宣言活动。员工们可以提交一份【查看全文】
6第三季“中国诗词大会”总决赛冠军是外卖小哥雷海为,他是这样读书的：书店读诗，回家默写阅读下面的材料，根据要求写作。（60分）第三季中国诗词大会总决赛冠军是外卖小哥雷海为,他是这样读书的：书店读诗，回家默写；把等餐或等红绿灯的碎片时间用来读诗身处喧嚣而【查看全文】
python人工智能项目开发实例
Createdby唐宇迪
人工智能实战就业(面试)学习路线图
这个项目是干什么的？
整理这个项目的初衷是方便同学们快速开启人工智能自学计划，在学习过程中少走弯路用最快的效率入门Ai并开始实战项目，提供了近200个Ai实战案例和项目，这些并不是网上搜集来的，而是我这五年线上线下教学所开发和积累的案例。可以说都是反复迭代更新出来的，适合同学们来进行循序渐进的学习与练手。来的同学记得点个star收藏下！
配套教材如何获取？
19年底我出版了机器学习课程的配套教材《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》，风格依旧是通俗易懂，历时两年反复修改订正十余次终于和大家见面了。为了方便更多同学们能快速开始学习计划，我决定将本书的电子版免费送给大家。希望它能给大家带来学习的收获！在本项目主页即可下载PDF版本，教材如果喜欢也可从京东购买。
《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》PDF原版下载：
按照什么顺序开始学习？
下面目录也就是学习路线路了，初学者建议按照目录中给出的顺序来进行学习，已经入门的同学就可以按照自己的喜好来选择了。
提供案例如何获取？
案例中涉及的数据都是真实数据集，有些会比较庞大，直接上传github大家下载起来会非常慢，我会逐渐上传各个模块的网盘链接，里面包括了数据，代码，PPT等学习资源。如需配套视频讲解请添加微信：digexiaozhushou（迪哥小助手拼音）
合作与交流
有各方面合作交流以及项目问题都可以直接添加微信:digexiaozhushou（迪哥小助手拼音）
目录
必备基础技能
要学人工智能（数据科学）这行还是需要一些基本功的，最基础也是最核心的就是Python和数学了！这两兄弟入门起来并不难，先掌握基础的边用边学也是可以的！
必备Python基础
如果对Python不熟悉的同学们，建议先看一下我的Python入门视频课程，可以快速入门！传送门
为什么是Python？
最直接的解释就是大家都用它！以前是面向对象编程，后来大家更喜欢面向复制粘贴编程，现在懒到面向github编程，确实如此，该偷懒就得偷懒，Python就是这个作用！后续所有的实战内容都是基于Python，所以没得选啦！
需要安装什么？
Anaconda就够了！Anaconda就够了！Anaconda就够了！好了，说了三遍了，具体解释大家参考上面传送门课程就好
用什么编程工具开始？虽然大家都有趁手的兵器，但是我给大家准备的绝大多数课件都是基于jupyternotebook的，所以这个肯定是必备的！
必备Python工具包
什么是工具包？
工具包就是人家把功能都写好了，咱们直接调用就完事啦！数据处理，分析，建模等都有对应的工具包。对于学习来说并不用把这些工具包背下来，先熟悉起来，后续肯定还是要现用现查的。
哪些工具包是初学者必备的呢？
工具包名称
功能概述
Numpy
矩阵计算必备！它是后续一切计算的核心，数据科学领域核心工具包
Pandas
数据处理必备！读数据，处理数据，分析数据，非他不可!
Matplotlib
可视化必备！功能十分强大，没有画不出来的图，分析展示就靠它了！
Seaborn
更简单的可视化神器！一行代码给你搞定一个可视化展示结果
必备数学基础
数学重要吗？非学不可吗？
数学有多重要同学们肯定都十分清楚，尤其是在人工智能（数据科学）领域，不懂数学想必寸步难行，很多同学都问过我一个问题，工作中真能用上这么多数学吗？我跟大家来解释一下，人工智能这行发展相当迅速，在实际工作中肯定要边干边学，学什么呢？想必就是当下的一些优秀论文了，如果连基本的数学公式都看不懂，那就不用再去谈什么高端技术了。做这行的同学们肯定都会有这样一个想法，所谓的人工智能就是对数据做各种各样的数学计算罢了！
如何学数学？要定一个长期计划吗？
对于数学我觉得并不需要从头开始花大量时间一步一个脚印去学习，举一个例子，我和我身边的同事，朋友都是干这行蛮久的了，数学不知道撸了多少遍了，考研时候也曾刷题无数，但也会遇到这样的问题，很多知识点如果一段时间没看很快还是会忘记。我最常做的一件事就是用到什么查什么，查找的过程其实也是学习进步过程。建议大家可以快速过一遍常用的知识点（高数，线性，概率论中的基础），这个过程中千万别去看各种解题过程，也不用管具体求解的方法，说白了就是只要理解一个公式是做什么的，有什么用就足够了，类似教材中的习题，练习册上的求解这些统统不需要，以后也根本不会用笔去算这些麻烦事，把这个时间省下来去学习算法更划得来！
下面是课程中所设计的知识点，也是必备基础
知识点
内容
作用
高等数学
高等数学基础，微积分，泰勒公式与拉格朗日，
机器学习公式推导必备
线性代数
线性代数基础，特征值与矩阵分解，
算法求解必备
概率论
概率论基础，随机变量与概率估计，常用分布
机器学习经常提这些词
统计分析
回归分析，假设检验，相关分析，方差分析
数据分析必备
机器学习
人工智能领域最核心的就是机器学习了，无论大家后续想从事哪个方向，肯定都是先从机器学习开始！主要就两件事，第一就是掌握经典算法原理，第二就是熟练应用Python工具包进行建模实战！
机器学习算法
算法要学什么？理解机器学习算法是如何对数据进行操作从而完成建模求解过程，说白了就是熟悉下数学在算法中是如何应用的。重在理解即可！不要对一个问题钻的没完没了，这样太浪费时间了，没准后续学习过程中一下子就迎刃而解了。我觉得对算法的学习肯定不止一遍，尤其是准备面试就业的同学们，二刷，三刷都是很正常的现象（曾经有同学跟我说面试前一共刷了6遍课程）
有了深度学习还需要机器学习吗？
深度学习可以说是机器学习算法的一种，并不是有了神经网络其他经典算法就不需要了，需要根据不同的任务和数据来选择最合适的算法，学习路径肯定是先从机器学习开始，其实掌握了这些经典算法之后再看神经网络真的很简单！
下面是课程中会讲解的算法，也是大家必须掌握的！这里没有列出所有机器学习算法，因为有很多现在已经不实用了。
知识点
内容
概述
分类算法
逻辑回归，决策树，支持向量机，集成算法，贝叶斯算法
准备面试的同学们必须掌握
回归算法
线性回归，决策树，集成算法
有些算法既能做分类也能做回归
聚类算法
k-means，dbscan等
无监督是实在没标签的时候才考虑的
降维算法
主成分分析，线性判别分析等
重在理解降维的思想
进阶算法
GBDT提升算法，lightgbm，，EM算法，隐马尔科夫模型
进阶算法有时间精力的同学们可以挑战
机器学习算法实验分析
通过对比实验分析经典算法建模方法及其参数对结果的影响，通过实验与可视化展示理解算法中的参数与应用实例。
案例名称
内容概述
线性回归实验分析
掌握一元与多元线性回归，非线性回归方法，正则化惩罚的作用
模型评估方法
常用分类与回归算法评估方法对比，数据集切分实例
逻辑回归实验分析
经典分类模型构造方法，决策树边界绘制方法
聚类算法实验分析
无监督建模实例，聚类算法评估方法，无监督的作用与应用实例
决策树实验分析
树模型可视化实例与构造方法，树模型的分类与回归应用
集成算法实验分析
集成方法应用实例与效果分析，常见集成策略对比
支持向量机实验分析
SVM涉及参数与建模对比实验
关联规则实战分析
关联规则必备知识点与建模分析实例
机器学习算法代码复现
为了更好理解算法的机制从零开始复现经典算法，坚持不掉包原则，一步步完成算法所需所有模块。
为什么要自己复现代码？有何价值呢？
主要目的是更好的掌握算法的工作原理，重在练习！有时间的同学们可以自己复现一遍，时间紧的同学就不必亲力亲为了。
案例名称
内容概述
线性回归代码实现
分模块构建算法常用函数
逻辑回归代码实现
实例解读逻辑回归实现方法
Kmeans代码实现
非常简单易懂的无监督算法
决策树代码实现
树模型其实就是递归实现
神经网络代码实现
代码量略大，建议debug模式学习
贝叶斯代码实现
贝叶斯在文本任务中还是比较好解释
关联规则代码实现
常用的数据分析算法
打造音乐推荐系统
从零开始构造推荐系统模型
机器学习经典案例实战
实战需要掌握哪些技能？
在实战中可能把数学知识点都弱化了，因为更多时候我们都是使用现成的工具包来完成任务（调包侠）。这里需要大家掌握的节能功能比较多，首先就是熟练使用这些常用工具包了，数据预处理，特征工程，调参，验证这些都是非常核心的步骤。概括来说就是要完成不同的任务所需流程和套路都是类似的，但是使用的方法和算法却可能不同，这就需要大家不断积累来丰富实战经验了。给同学们提供的这些案例大家都可以当作是自己的实战模板！
这些案例能让我收获什么？
最重要的就是学会针对不同数据（数值，文本，图像）如何进行预处理与分析，熟练应用工具包中各大核心函数进行调参与预处理，针对不同任务提出多种解决方案并进行实验分析。总结起来就是多做实验，多动手，代码写的多了自然就熟练了！
案例名称
内容概述
K近邻算法实战
机器学习入门案例，掌握工具包应用于建模方法
交易数据异常检测
十分重要，数据处理和建模策略的详细分析对比
集成算法建模实战
集成不用我多说了，必备核心策略
基于随机森林的气温预测
随机森林是机器学习中最常用的算法，详细分析对比
新闻分类实战
文本数据分析处理，基于贝叶斯算法展开建模实战
聚类实践分析
无监督应用实例
时间序列分析
时间序列数据制作方法，基于序列数据进行建模
用户流失预警
我经常说梦幻西游的用户流失，这个只是个DEMO
使用lightgbm进行饭店流量预测
又是一个大杀器，比xgboost还虎
人口普查数据集项目实战-收入预测
核心模板，数据分析，可视化啥的该有的都有
贝叶斯优化实战
难度较大，贝叶斯优化工具包使用实例
文本特征方法对比
文本数据常用特征提取方法对比
制作自己常用工具包
自己做个包玩玩
机器学习实战集锦
这里还给大家准备了丰富的实战项目，非常适合大家来练手！
案例名称
内容概述
Python实战关联规则
用工具包来做关联规则实在太轻松了
爱彼迎数据集分析与建模
房价数据集分析与建模实例
基于相似度的酒店推荐系统
来构建一个推荐系统完成酒店推荐
商品销售额回归分析
销售额预测，很常规的任务，常规套路搞定
绝地求生数据集探索分析与建模
绝地求生数据集，来看看你究竟被什么人干掉了
模型解释方法实战
建模后如何来解释模型呢，这几个工具包帮你搞定
自然语言处理必备工具包实战
NLP常用工具包解读，实例演示
银行客户还款可能性预测
银行客户数据来预测还款的可能性
图像特征聚类分析实践
图像数据如何进行聚类呢？
人口普查数据集项目实战-收入预测
核心模板，数据分析，可视化啥的该有的都有
数据分析与挖掘
数据分析这个词大家天天都在听，要干什么呢？无非就是从数据中获取有价值的信息，这其中方法与套路还是非常多的。这个方向不需要什么理论积累，直接上数据，干就得了！案例的积累就是学习过程！
数据挖掘实战
数据挖掘是什么？和机器学习有什么区别？
简单来说数据挖掘就是对海量数据应用机器学习算法来得到想要的结果。在数据挖掘中重点并不是机器学习算法的选择，而是怎么样对数据进行处理才能得到更好的预测结果，在这里特征工程与预处理将成为核心解决方案。
案例名称
内容概述
泰坦尼克号获救预测
经典的kaggle竞赛案例，入门数据挖掘的第一个实战项目
数据特征构建
特征工程是数据挖掘的核心，基于sklearn讲解多种特征构建方法
用户画像实战
用户画像想必大家都听过了，如何应用数据来完成画像呢？
集成策略实例
数据挖掘中选择通常都选择集成策略来更好的提升效果
Xgboost实战
集成中的典型代表，竞赛的大杀器
京东购买意向预测
经典预测问题，基于用户历史行为数据完成预测任务
kaggle数据科学调查
可视化展示kaggle竞赛中参赛人员情况
房价预测
数据挖掘入门级别案例，快速掌握常规套路
电力敏感用户分析
竞赛实例，主要讲解特征工程的作用
fbprophet时间序列预测
时间序列预测非常实用的算法，用起来非常简单
数据挖掘竞赛优胜解决方案
我又不参加竞赛，为什么要看人家的解决方案呢？
给大家选择了天池，kaggle，融机等大型竞赛案例，并且提供的代码和方案均为竞赛时优胜者的解决思路。就好比要学下棋就得跟下的最好的玩自己才会提升，案例中均会讲解优胜者的思路和整体解决方案并提供代码实现。非常有助于大家提升！
案例名称
内容概述
快手短视频用户活跃度分析
基于用户的行为数据来预测接下来的活跃程度
工业化工生产预测
对化工数据进行分析，建模预测生产效率
智慧城市-道路通行时间预测
很接地气的竞赛，基于道路数据预测通行时间
特征工程建模可解释工具包
数据挖掘中很难的一点就是进行特征解释，这些工具包非常实用
医学糖尿病数据命名实体识别
命名实体识别算法讲解与应用实例分析
贷款平台风控模型-特征工程
用图模型来构建特征工程，这套思路应用很广
新闻关键词抽取模型
关键词抽取可以说是NLP必备技能了
机器学习项目实战模板
模板来了，以后有任务可以套用了，方法都差不多
电力敏感用户分析
竞赛实例，主要讲解特征工程的作用
数据分析实战
数据分析的重点又是什么呢？
数据挖掘主要是建模来进行预测，数据分析则重在可视化展示，分析其中各项指标对结果的影响等。给大家选择了一些经典分析案例，很多都可以直接当作模板来使用
案例名称
内容概述
散点图绘制技巧
都说了可视化是重点，画图肯定必须的了
纽约出租车运行情况分析建模
用了好多工具包，可以熟悉下对地理数据如何进行分析与展示
基于统计分析的电影推荐任务
统计分析常用方法，还能做推荐
数据分析与机器学习模板
这个模板真的非常全面了，分析，展示，建模，评估，简直一套龙了
数据降维
几种常用的降维算法对比分析与展示
商品可视化展示与文本处理
文本数据预处理与可视化展示
多变量分析
多变量分析也是数据分析中常见的方法
商品订单数据集分析
订单数据集分析
KIVA贷款数据分析
贷款数据集分析
深度学习
终于说到深度学习了，都需要学什么呢？
深度学习可以说是当下最好用的算法了，各个领域都能吃得开。其实最核心的还是在计算机视觉和自然语言处理中，因为神经网络算法更适用于图像和文本数据。主要需要掌握的就是算法和框架了，算法就是CNN,RNN这些经典网络模型，框架就是实战的工具了例如tenorflow,Pytorch等，后面还会详细说。
深度学习听起来比较高大上，是不是比机器学习难很多？
好像现在好多小伙伴一拿到任务，第一个想法都是直接用深度学习做。如果深度学习难度大，做起来麻烦，那还能有这么高的热度吗？其实恰恰相反，我觉得深度学习真的比机器学习简单很多，在机器学习中需要我们对不同的数据选择不同的预处理方法和特征工程构建方法。深度学习中的套路相对来说更固定一些，而且有这些开源框架和各大经典网络架构，我们通常需要做的就是套用就可以了。整体难度要比机器学习任务更容易一些（只是相对来说！）。
深度学习必备算法
深度学习都需要学哪些算法呢？
算法名称
内容概述
神经网络
神经网络是最基础的，相当于为后面网络的学习打下基础
卷积神经网络
这个大家听起来很熟悉吧，深度学习中的大哥大！计算机视觉的核心网络
递归神经网络
北乔峰，南慕容，它就是自然语言处理中的大哥大了！
对抗生成网络
现在比较火的模型，玩起来很有趣，可以进行各种图像融合
序列网络模型
NLP中常用架构，机器学习翻译模型，应用点比较多
各大经典网络架构
刚才说的CNN和RNN都是比较基础的网络模型，在其基础上还有很多拓展需要大家掌握
深度学习必备工具
什么是框架？能帮我们做什么呢？
框架好比说你设计了一个网络模型，但是如果把其中具体的计算过程全部自己完成就太麻烦了。框架提供了高效的计算方法并且不需要咱们来完成，一套全自动的计算。相当于我们只需要设计好结构，具体的施工就交给它了。要玩深度学习必备的就是框架了。
深度学习框架哪家强？
tensorflow,Pytorch,keras,caffe等，有这么多框架，我该选哪一个呢？是不是不同框架差异很大呢？现在最主流的就是tensorflow和PyTorch了，相当于肯德基和麦当劳吧。都很强，至于具体选择哪一个还是参考大家各自的项目组和任务需求吧。如果非要我推荐一个我会给大家推荐PyTorch，因为更简洁通俗。这些框架我全都用过，最主要的原因就是工作中经常需要参考论文和开源项目，一般别人论文中源码用什么框架我也就接着进行二次开发了，所以这些框架早晚大家都会用一遍的！
框架该怎么学呢？
框架没有什么理论可谈，也不用看各种长篇大论，直接用就得了！其实就是一个工具包，边用边学，案例当模板来总结就可以了！
针对不同框架，分别给大家准备了丰富的实战项目和学习内容。
框架名称
内容概述
Caffe框架
远古时代的神级框架，现在有点跌落神坛了，我学习的第一个框架
Tensorflow2版本
2版本做了很多改进，终于更人性化了，用起来比1版本舒服多了
Keras
一句话概述就是简单！简单！简单！都不用学，看代码非常容易理解
PyTorch
现阶段最火的框架，我估计也是今年（2020）最流行的框架了，推荐！
深度学习框架
针对各大深度学习框架均给大家提供了丰富的实战案例，用哪个就看大家的喜好了！
深度学习框架-Tensorflow2
请给我一个学tensorflow2的理由!
谷歌出品我就不用多解释了，人家谷歌那么多开源项目肯定都是基于TF框架的，要学习或者参考人家开源项目和论文肯定要学TF的，工业界应用也非常广泛。这波肯定不亏！
给大家准备的案例内容，借用程咬金的配音：一个字，干!
案例名称
内容概述
tensorflow安装与简介
2版本的介绍于安装方法，简单过一下就好
神经网络原理解读与整体架构
复习下神经网络架构
搭建神经网络进行分类与回归任务
用TF完成基本的分类于回归任务，掌握其应用方法
卷积神经网络原理与参数解读
CNN的架构于其中每一个参数详解
猫狗识别实战
经典的图像分类任务，这里要讲很多内容，非常重要
图像数据增强实例
数据增强可以说了现在必备技能了
训练策略-迁移学习实战
迁移学习带来的效果还是相当可以的
递归神经网络与词向量原理解读
RNN模型解读
基于TensorFlow实现word2vec
词向量模型解读，并基于TF来实现
基于RNN模型进行文本分类任务
基于TF完成文本分类任务
tfrecord制作数据源
数据源制作实例
将CNN网络应用于文本分类实战
CNN也能玩文本分类
时间序列预测
时间序列数据处理与建模实例
对抗生成网络实战
GAN来啦，这个可好玩了
基于CycleGan开源项目实战图像融合
我最喜欢玩的GAN，效果相当逗了！
经典网络架构Resnet实战
必须懂的网络架构，学就得了！
深度学习框架-Pytorch
听说它很火，为啥呢？
19年底Pytorch框架使用人数已经超越tensorflow成为当下最火的框架，原因其实很简单，大家都喜欢用更简单易懂的框架。整体的感觉确实比tensorflow好上手而且调试起来十分方便，也是建议初学的同学们优先选择Pytorch框架。
案例名称
内容概述
PyTorch框架基本处理操作
PyTorch简单熟悉一下就好，上手非常简单
神经网络实战分类与回归任务
用PyTorch构建神经网络模型，确实比TF用的顺手
卷积神经网络原理与参数解读
CNN模型架构与参数书解读
图像识别核心模块实战解读
非常重要，PyTorch中的图像处理核心模块
迁移学习的作用与应用实例
PyTorch中加载模型来进行迁移学习
递归神经网络与词向量原理解读
RNN模型架构解读
新闻数据集文本分类实战
基于PyTorch来构建文本分类模型
对抗生成网络架构原理与实战解析
GAN模型通俗解读
基于CycleGan开源项目实战图像融合
PyTorch版本的CYCLEGAN，这个开源项目写的相当棒
OCR文字识别原理
OCR其实原理很简单，需要多个模型协助完成
OCR文字识别项目实战
构建OCR网络模型
基于3D卷积的视频分析与动作识别
用3D卷积来处理视频数据并完成行为识别
基于PyTorch实战BERT模型
BERT这个架构太火了，必备模型之一
PyTorch框架实战模板解读
提供一个模板，以后有任务可以基于模板来进行改进
深度学习框架-Keras
Keras都说简单，有多简单呢？
整体感觉就是啥都不用学，从案例开始直接用就好了，TF2版本其实跟keras很像。适合做实验写论文，简单快速！
案例名称
内容概述
安装与简介
keras安装与上手很容易，基于tf来进行
搭建神经网络模型
搭建个神经网络模型来试试水
再战卷积神经网络
CNN模型构建起来也非常容易
LSTM时间序列预测任务
LSTM模型应用于时间序列任务
文本分类实战
文本分类实例
多标签与多输出
多标签任务很常见，很有学习价值
新闻数据集文本分类实战
基于keras的文本分类任务
数据增强
数据增强实例解读
对抗生成网络
GAN架构，用keras来做更简单
迁移学习与Resnet残差网络
resnet模型大家一定自己动手玩一遍
地址邮编多序列任务
文本模型实例
seq2seq网络实战
序列网络模型应用还是比较广的
实战模板总结
给大家提供的keras模板，再有任务直接写就好
深度学习框架-Caffe
Caffe框架现阶段还有必要学习吗？
我觉得现阶段已经有tensorflow和pytorch了，暂时轮不到caffe登场了，初学的同学们就不推荐了。可能有些论文和任务还是需要caffe框架，需要的同学们自取就好啦！
案例名称
内容概述
Caffe配置文件解读
Caffe框架常用配置文件解读
多种数据集构建方法
数据集构建方法，这个很重要
Caffe常用工具解读
里面内置了很多小工具，可以快速完成任务
人脸检测实战
基于Caffe框架构建人脸检测模型
人脸关键点定位实战
基于Caffe框架完成人脸关键点识别模型
计算机视觉
计算机视觉发展这么火，就业面试都需要哪些核心技能呢？
计算机视觉这个行业我就不用多说啦，当下最吃香的了。那都需要学什么呢？最核心的其实就两部分，一个是图像处理，另一个是图像建模。所谓的图像处理就是Opencv那一套啦，这个工具包简直无敌了，但凡你要用的这里全能找到。图像建模主要就是用深度学习来完成检测，识别等任务。现阶段的学习我觉得关于传统图像处理算法可以都不用去看啦，简单熟悉一下就好，主流的方向还是用深度学习来做，这就需要大家多多最新的阅读论文了。
Opencv图像处理实战
关于opencv我该怎么学呢？
建议大家选择Python版本来进行学习和使用，跟其他工具包一样，调就完事了！遇到不熟悉的多查API，边用边学是最快的途径。Opencv中基本所有函数都涉及非常多的数学公式，这些大家都可以先放一放，如果把每个算法每个公式都学一遍那得猴年马月了，以后用到了再说完全来得及。
这些案例我需要自己动手写一遍吗？
给大家准备了非常多的学习资源和案例，前期只需要熟悉即可，工具包就是用的，面向复制粘贴编程也是一项技能！
案例名称
内容概述
Opencv简介与环境配置
环境安装与配置
图像基本操作
用opencv完成基本的图像处理操作，练手!
阈值与平滑处理
最常用的处理操作，几行代码就能搞定
图像形态学操作
这几个形态学操作熟悉下即可
图像梯度计算
图像梯度计算实例
边缘检测
边缘检测的应用面非常广
图像金字塔与轮廓检测
轮廓检测实例，效果还是不错的
直方图与傅里叶变换
熟悉下即可
项目实战-信用卡数字识别
动手做一个实战项目，对信用卡数字进行检测与识别
项目实战-文档扫描OCR识别
扫描文档数据，进行ocr识别
图像特征-harris
常用特征提取方法，算法简单熟悉就可以
图像特征-sift
最老牌的特征提取方法了，数学还是蛮多的
案例实战-全景图像拼接
全景摄像大家肯定都玩过，怎么实现的呢？
项目实战-停车场车位识别
重型项目，从零开始构建停车场车位识别模型
项目实战-答题卡识别判卷
咱们也整一个自动阅卷的玩玩
背景建模
常规处理方法
光流估计
简单熟悉即可
Opencv的DNN模块
加载训练好的模型进行识别
项目实战-目标追踪
追踪的效果还是蛮有意思的
卷积原理与操作
卷积到哪都是核心
项目实战-疲劳检测
基于摄像头检测疲劳
计算机视觉实战项目（基于深度学习）
这些项目我都需要掌握吗？
对于准备面试就业的同学们建议都过一遍，里面的思想都是蛮好的，大部分都是基于论文来进行复现，有时间的同学最好先阅读一遍论文再开始研究代码，里面的代码量都会相对较大，建议从debug模式入手，一行代码一行代码来看，我在讲解过程中也会进入debug模式给大家逐行进行讲解。
有没有哪个是需要重点学习的？最好能写在简历里面呢？
重点推荐Mask-rcnn实战项目，可以说是计算机视觉中的通用项目，检测，识别，分割一步全到位了！应用场景非常广，也适合进行二次开发和改进，如果要写在简历里肯定非它莫属了，算法原理和源码都需要大家熟悉，在课程中我会重点讲解该项目，并应用到自己的数据任务中！
项目名称
内容概述
图像风格转换（style-transfer）
主要来学习其思想，效果还是很有意思的
图像缺失自动补全
GAN网络应用场景非常多，图像也能自己修复
超分辨率重构
近几年研究的重点领域之一，这篇论文的效果已经非常不错了
物体检测框架-MaskRcnn项目
这个就是我重点强调的开源项目，必看！必看！必看！
MaskRcnn网络框架源码详解
源码非常重要，每一行都需要懂！
基于MASK-RCNN框架训练自己的数据
如何标注图像数据并进行训练呢？这里给你答案
人体姿态识别demo
MaskRcnn应用场景非常多
物体检测FasterRcnn系列
物体检测的经典之作，可以当作学习资源
基于CycleGan开源项目实战图像融合
PyTorch版本的CYCLEGAN，这个开源项目写的相当棒
OCR文字识别原理
OCR其实原理很简单，需要多个模型协助完成
OCR文字识别项目实战
构建OCR网络模型
基于3D卷积的视频分析与动作识别
用3D卷积来处理视频数据并完成行为识别
自然语言处理
NLP学习难度大不大？就业方向怎么样呢？
难度可以说还是蛮大的，对于图像来说，数据都是固定的，拍了什么就是什么！但是文本数据就没那么固定了，人类有时候理解起来都不容易，更何况计算机了。高挑战也是高收益，NLP发展前景还是非常不错的，至于具体选择哪个方向其实还是看大家的喜好了！
自然语言处理实战项目（基于深度学习）
这么多项目，有没有哪个是需要重点学习的？最好能写在简历里面呢？
18年的时候谷歌一篇论文横空出世，BERT！相当于自然语言处理通用解决框架了，基本所有任务都能做！这个需要大家重点来学习，并且可以当作项目写在简历里，可以说是当下NLP必备技能之一啦！
项目名称
内容概述
语言模型
语言模型需要大家熟悉下，后续词向量的基础
使用Gemsim构建词向量
Gensim这个包实在好用！
基于word2vec的分类任务
先用这个例子来理解上如何使用词向量
NLP-文本特征方法对比
文本特征构造方法这么多，哪一个更好用呢？
LSTM情感分析
用这个项目来理解RNN模型所需的输入长什么样子
NLP-相似度模型
文本相似度计算方法
对话机器人
基于tensorlfow框架构建一个聊天机器人
动手打造自己的输入法
能不能构建一款自己的输入法呢？帮你搞定！
机器人写唐诗
看看模型写出的唐诗咋样！
NMT机器翻译框
开源项目，可以进行二次开发
地址邮编多序列任务
经典文本分类任务
自然语言处理通用框架BERT原理
这个就是上面说的BERT了，重点！重点！重点！
谷歌开源项目BERT源码解读
源码非常重要，每一行都需要理解
基于BERT的中文情感分析
基于开源项目进行模型开发
基于BERT的中文命名实体识别
基于开源项目进行命名实体识别
最后唠叨几句
通过这几年的线上课程还有线下的企业培训结识了很多小伙伴，机构和同学们的信任是我继续更新课程最大的动力。大家认识我基本都是通过视频课程，很开心能给大家带来收获，记得最兴奋的就是跟家人分享又有小伙伴收获offer了。感谢这么多小伙伴的支持，加油，你们都是最棒的！