AI基础学习体系

这是一篇关于AI基础学习体系的思维导图

• • 基石篇
    • 1. Python 编程
      • 课时：33节
      • 基础语法训练 程序与逻辑训练 模块、包与库训练 面向对象编程训练 数据分析 深度学习框架
    • 2. AI 数学强化
      • 课时：5节
      • 微积分；线性代数 概率论；统计学；图论
    • 3. AI 英语提升
      • 课时：5节
      • 英语的听说读写的提升 如何阅读和完成学术论文
    • 4. AI 算法精进
      • 课时：6节
      • 神经网络基础 深度卷积网络 循环神经网络 机器自动翻译 贝叶斯；决策树 随机森林
    • 5. 工程能力培养
      • 课时：4节
      • Git使用实战 Linux常用指令 软件bug定位分析 需求与系统分析
• • 冲刺篇
    • 1. 算法基础
      • 1节
      • 算法基础
    • 2. 考点训练
      • 8节
      • 排序算法 数据结构 图搜索 动态规划 最短路径 树算法 字符串算法
• • 进阶篇
    • 1. 带你走进数据竞赛
      • 课时：1节
      • 数据竞赛基础
    • 2. 竞赛热身
      • 课时：3节
      • 提供银行精准营销方案： 数据分析、baseline 建模、特征工程
    • 3. 竞赛项目实训
      • 课时：8节
      • 保险索赔预测 幸福指标挖掘 时间序列--预测游客量 电信套餐智能推荐 交通出行方式预测与推荐 视频点击大赛 信号处理问题-回归 发电站发电功率预测
• 强基阶段