没有任何基础，能学会人工智能吗？哈佛博士后告诉你答案
人工智能，一个让人兴奋的领域。
因为有了人工智能，计算机犹如忽然有了魔法加持。
阿尔法狗、人脸识别、语音识别、楼市预测。
人工智能让这些不可能化为可能进入我们的世界。
目前，世界各国各大公司如同搞军备竞赛一样在人工智能领域正如火如荼地进行布局。
因为人工智能代表着人类的未来，谁拥有人工智能最前沿的技术，谁将掌握人类未来的走向。
是的，得人工智能者，得天下。
人工智能人才据估算，目前市场上至少有500万的缺口。
同时，人工智能行业的薪资也是水涨船高，年薪30万居然只是白菜价！
亚马逊甚至开出了千万美元年薪来吸引人工智能专家。
看到这里，你可能已经按捺不住想要开始学习人工智能。
但是呢，
人工智能作为前沿新兴领域，资料少。
学习中没有同行者，没有答疑解惑，容易挫伤积极性。
常见的学习资料对基础要求很高，对零基础者不友好。
线性代数、概率论、数理统计等数学基础及编程基础是否让本热情的你望而却步？
可若是学生时代数学成绩不太好、没有学过编程、非一本高校毕业出来的同学，难道就没有可能学会人工智能吗？
不应该是没有可能的。
因此，我们开发了“超低门槛人工智能起步班”系列课程（直播+直播回放）
一个市面上门槛最低，只为服务于零基础同学的人工智能课程
（报名见底部二维码）
“超低门槛人工智能起步班”（直播+直播回放）课程有以下八个特色
课程特色1 - 名师大牛授课和答疑：由幂次学院布道师云博士（美国哈佛大学大数据分析方向博士后、浙江大学计算机科学与技术专业博士，曾任华为高级软件工程师/项目经理，参与众多人工智能实战案例）担任全程讲师和答疑老师。
课程特色2 - 数学真正零基础开始：我们假设你没有高中数学基础/高中数学基础不好，因此从高中集合讲起，到线性代数，概率论，数理统计的课程。即使数学再不好，也可以从这里打下学习人工智能的基础。
课程特色3 - 编程真正零基础开始：我们假设你没有任何编程基础，因此编程也从最简单的开始，你可以以自己可感知的速度进步。在此你也会感受到计算机的魅力。（编程基础课程不包含在180天学习周期内，因此已经有了编程基础的同学更好，没有也没有任何影响。）
课程特色4 - 学习周期长，吸收效果好：合计180天的学习周期，不求快，更追求学生吸收内容的质量，真正学会了没有。
课程特色5 - 完善的答疑系统，疑有所答：学习中很常见的问题就是有问题而无人答。你每提出一个问题，幂次学院的答疑系统都会为你推送给你的几百名同学和专业的答疑老师，让你的每个问题以最快速度收到答复。
课程特色6 - 直播+直播回放课程：直播+直播回放课程保证学习效果。为回放设立Deadline，4年内可随时随地回看。
课程特色7 - 颁发结业证书：颁发幂次学院结业证书，分电子版和实体版，支持永久联网查询。
课程特色8 - 知识树模型：为每位同学建立知识树模型，为以后打算进入人工智能界的同学应聘助力。
学习完课程，你已真正进入人工智能领域，你将可以实现一些简单的人工智能小项目。
而若需要继续深造，幂次学院还有机器学习365天特训营系列课程，助你成为专业的人工智能人才。
就是现在，人工智能。
你准备好了吗？
“超低门槛人工智能起步班”（直播+直播回放）课程目录
数学基础课程内容 - 第一章 - 集合
1.1 集合的含义与表示
1.2 集合间的基本关系
1.3 集合的基本运算
数学基础课程内容 - 第二章 - 函数及其表示
2.1 概念
2.2 定义域
2.3 值域
2.4 区间
2.5 函数表示法
2.6 分段函数
2.7 映射
数学基础课程内容 - 第三章 - 函数的基本性质
3.1 单调性
3.2 最大最下值
3.3 奇偶性
数学基础课程内容 - 第四章 - 基本初等函数
4.1 指数函数
4.2 对数函数
4.3 幂函数
数学基础课程内容 - 第五章 - 函数与方程
5.1 函数的零点
5.2 二分法
数学基础课程内容 - 第六章 - 函数模型与应用
6.1 几类不同增长的函数模型
6.2 解决应用问题的基本步骤
数学基础课程内容 - 第七章 - 直线与方程
7.1 直线的倾斜角与斜率
7.2 直线的方程
7.3 直线的交点坐标与距离公式
数学基础课程内容 - 第八章 - 线性代数基础
8.1 向量与向量运算
8.2 矩阵与矩阵运算
8.3 张量
8.4 卷积运算
数学基础课程内容 - 第九章 - 概率论与数理统计基础
9.1 随机抽样
9.2 样本估计总体
9.3 随机变量及其分布
9.4 回归分析
9.5 独立性检验
数学基础课程内容 - 第十章 - 基于Python的算法初步
10.1 算法与程序框图
10.2 基本算法语句
10.3 简单算法案例：闰年的判断，斐波那契数列，水仙花数
人工智能课程内容 - 第十一章 - 什么是人工智能
11.1 人工智能的定义
11.2 人工智能发展史
11.3 人工智能的应用
11.4 人工智能、大数据与云计算
11.5 人工智能与其他学科的联系
人工智能课程内容 - 第十二章 - 机器学习基础
12.1 学习算法
12.2 容量、过拟合和欠拟合
12.3 超参数
12.4 训练集、验证集和测试集
12.5 交叉验证
12.6 估计、偏差和方差
12.7 监督学习、无监督学习与半监督学习
人工智能课程内容 - 第十三章 - 常见的学习方法
13.1 Python强大的机器学习库
13.2 感知器与自适应线性神经元
13.3 神经网络
13.4 SVM支持向量机
13.5 决策树与随机森林
13.6 k-近邻算法
13.7 贝叶斯分类器
人工智能课程内容 - 第十四章 - 数据预处理
14.1 处理缺失数据
14.2 处理类别数据
14.3 划分数据集
14.4 数据标准化与归一化
14.5 特征选择
14.6 特征排序
人工智能课程内容 - 第十五章 - 模型评估与参数调优
15.1 k-折交叉验证
15.2 学习与验证曲线
15.3 参数调优
15.4 性能评价指标
人工智能课程内容 - 第十六章 - 集成学习
16.1 什么是集成学习
16.2 投票方式
16.3 bagging方式
16.4 boosting方式
人工智能课程内容 - 第十七章 - 深度学习初步
17.1 神经网络的加深
17.2 卷积神经网络
17.3 常见通用的深度卷积神经网络
17.4 循环神经网络
17.5 常用的开源深度学习平台
人工智能课程内容 - 第十八章 - 基于Python的深度学习库
18.1 keras简介
18.2 keras安装与使用
18.3 模型
18.4 网络层
18.5 快速构建深度网络
人工智能课程内容 - 第十九章 - 简单的分类
19.1 人工智能分类的基本步骤
19.2 特征的提取与表达
19.3 设计一个简单的分类器
19.4 二分类与多分类问题
19.5 分类问题在生活中的应用
人工智能课程内容 - 第二十章 - 图像的识别
20.1 图像的特征有哪些
20.2 深度学习与图像识别
20.3 图像识别的应用
人工智能课程内容 - 第二十一章 - 音频数据分析
21.1 音频数据特征
21.2 音频数据的识别
21.3 人工智能在音频数据中的应用
人工智能课程内容 - 第二十二章 - 视频理解
22.1 视频的特点
22.2 视频分析
22.3 人工智能在视频理解中的应用
人工智能课程内容 - 第二十三章 - 聚类分析
23.1 常见聚类算法
23.2 聚类分析
23.3 聚类的实际应用
人工智能课程内容 - 第二十四章 - 文本理解
24.1 文本的数字特征化
24.2 基于人工智能的文本理解
24.3 基于人工智能的推荐系统
人工智能课程内容 - 第二十五章 - 自动生成
25.1 数据的不足与问题
25.2 判别网络与生成网络
25.3 生成对抗网络
25.4 生成对抗网络的现实应用
人工智能课程内容 - 第二十六章 - 增强学习
26.1 基于人工智能的棋艺对抗
26.2 AlphaGo的基本思想
人工智能课程内容 - 第二十七章 - 人工智能项目实战
27.1 手写数字的分类
27.2 猫狗图像的分类
27.3 中文垃圾邮件检测
“超低门槛人工智能起步班”（直播+回放）报名费用及优惠详情：
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