今天就跟大家聊聊有关人工智能需要学什么知识，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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接下来小编介绍下创新互联习人工智学习的课程内容：
一、Python基础与数据科学库
1.1 Python快速入门免费试学
1.2 科学计算库.Numpy
1.3 数据分析处理库Pandas
1.4 可视化库Matplotlib
1.5 可视化库Seaborn
二、机器学习入门篇
2.1 算法：线性回归算法
2.2 算法：逻辑回归算法
2.3 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
2.4 案例实战.信用卡欺诈检测
三、机器学习入门篇2
3.1 算法：决策树
3.2 决策树Sklearn实例
3.3 算法：随机森林与集成算法
3.4 集成算法实例
3.5 算法：贝叶斯算法
3.6 案例：Python文本数据分析
3.7 算法：KMEANS聚类
3.8 算法：DBSCAN聚类
3.9 案例：聚类实践
3.10 案例：Python实现线性判别分析
3.11 算法：PCA主成分分析
3.12 案例：Python实现PCA主成分分析
四、机器学习提升篇
4.1 算法：EM算法
4.2 案例：GMM聚类实践
4.3 算法：推荐系统
4.4 案例：推荐系统实践
4.5 算法：线性支持向量机
4.6 案例：SVM实践
4.7 非线性支持向量机
4.8 算法：时间序列AIRMA模型
4.9 案例：时间序列预测任务
4.10 算法：Xgboost提升算法
4.11 案例：Xgboost调参实例
4.12 机器学习套路与BenchMark
4.13 案例：探索性数据分析.农粮数据分析
五、数据挖掘篇
5.1 泰坦尼克号获救预测
5.2 用户画像
5.3 kaggle数据科学
5.4 Xgboost实战
5.5 京东购买预测
5.6 房价预测
六、深度学习必备原理与实战
6.1 算法：深度学习概述与计算机视觉挑战
6.2 算法：深度学习必备基础知识点
6.3 算法：最优化与反向传播
6.4 算法：神经网络整体架构
6.5 案例：案例实战CIFAR图像分类任务
七、深度学习必备原理与实战2
八、深度学习必备原理与实战3
九、深度学习必备原理与实战4
十、tensorflow2版本
十一、深度学习项目实战
十二、深度学习项目实战2
十三、深度学习项目实战3
十四、Tensorflow.图像处理
十五、Tensorflow.自然语言处理
十六、物体检测与机器翻译实战
十七、Keras框架实战
十八、opencv实战
十九、机器学习竞赛实战
二十、机器学习竞赛优胜解决方案实战
课程详细讲解python语法和数据科学库Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn,，机器学习中的线性回归，逻辑回归，决策树，聚类等关键算法以及数据挖掘，深度学习原理卷积神经网络等知识，通过原理讲解+案例应用+项目实战的方式，深刻理解人工智能及其实现，从思想和技术上都得到质的提升。
看完上述内容，你们对人工智能需要学什么知识有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。