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章 AI概览
人工智能技术的过去、现在与未来
人工智能产业发展全貌
各国人工智能发展战略规划
人工智能时代的公平与正义
人工智能时代的人机关系
人工智能治理
畅想未来的人工智能社会
第二章 Python 编程基础
介绍
列表和元组
字符串
字典
条件、循环语句
函数
面向对象编程
日期和时间
正则表达式
文件操作
第三章 数学基础知识
线性代数
矩阵
特征分解
奇异值分解
Moore-Penrose 伪逆
迹运算
行列式
实例：主成分分析
概率与信息论
随机变量
概率分布
边缘概率
条件概率
独立性和条件独立性
期望、方差和协方差
常用概率分布
贝叶斯规则
连续型变量
信息论
结构化概率模型
数值计算
上溢和下溢
病态条件
基于梯度的优化方法
约束优化
实例：线性小二乘
第四章 TensorFlow 介绍
TensorFlow 是做什么的
TensorFlow 的特点
TensorFlow 基础知识
TensorFlow 各模块介绍
搭建开发环境
了解TensorFlow 开发的基本步骤
定义 TensorFlow 输入节点
定义“学习参数” 的变量
定义 “运算”
优化函数，优化目标
初始化所有变量
迭代更新参数到有解
测试模型
使用模型
其它深度学习框架介绍
第五章 深度学习预备知识和深度学习概览
深度学习预备知识
学习算法
机器学习常用算法
超参数和验证集
参数估计
似然估计
贝叶斯估计
深度学习概览
神经网络定义与发展
感知器及其训练法则
激活函数
神经网络的种类
深度学习中的正则化
优化器
深度学习的应用
第六章 华为云EI概览
华为AI的认知及EI的由来
华为云EI企业智能详细介绍
基础平台类服务
通用领域类服务
行业领域类服务

第七章 Python编程基础实验
列表和元组
字符串
字典
条件、循环语句
函数
面向对象编程
日期和时间
正则表达式
文件操作
第八章 数学基础知识实验
线性代数知识点练习
概率论知识点练习
数值计算案例知识点练习
场景案例
第九章 TensorFlow 编程基础实验
8个知识点练习
Hello World
会话
矩阵相乘
变量的定义
TensorBoard可视化
数据读取与处理
图操作
模型保存与使用
线性回归-房价预测
第十章 图像识别编程实验
第十一章 语音识别编程实验
第十二章 人机对话编程实验