人工智能已是國家戰略，未來的缺口大，薪資待遇高，所以選擇在這一領域發展是極好的。由此，中培偉業精心打造了《Python核心編程》、《機器學習與深度學習實戰》、《計算機圖像（視覺）處理》、《自然語言（NLP）處理》相關課程。以下就是想要進入人工智能領域的相關學習資料。

一、Python核心編程

近年來，Python 的百度搜索指數不斷上升，可以說，它是一門兼具簡單與功能強大的編程語言。它專注于如何解決問題、自由開放的社區環境以及豐富的第三方庫，無需浪費時間去造輪子，各種 Web 框架、數據分析框架、爬蟲框架、機器學習框架應有盡有，拿來即用，如果你不知道去哪找第三庫，可以看看 awesome-python。

二、機器學習與深度學習

機器學習有很多算法，經常有初學者會被眼花繚亂的機器學習算法所困擾，提出“我該使用哪種算法？”這樣的問題。此問題的答案取決于許多因素，包括：（1）數據的大小、質量和性質; （2）任務的緊迫性; （3）可用的計算時間; （4）你想要用數據來做什么。就算是一位經驗豐富的數據科學家，在嘗試不同的算法之前，也無法回答哪種算法的性能會是最好的。如果想更深入了解機器學習，中培偉業特設的機器學習課程，讓您對人工智能的技術基礎、學習方式、算法模型等更加了解。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，而關于深度學習的最佳介紹，我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不會深入到困難的數學，也沒有一個超長列表的先決條件，而是描述了一個簡單的方法開始DL，解釋如何快速開始構建并學習實踐上的一切。它解釋了最先進的工具，并帶你通過幾個實際項目，解釋如何在所有最好的DL應用程序中實現最先進的結果。中培偉業打造的《機器學習與深度學習實戰》就可以充實你的大腦！

三、計算機圖像（視覺）處理

作為深度學習領域最熱門研究領域之一的計算機視覺，大家卻對它知之甚少。而我們常說的視覺識別，就是計算機視覺的關鍵組成部分，如圖像分類、定位和檢測。神經網絡和深度學習的最新進展極大地推動了這些最先進的視覺識別系統的發展。許多科學家認為，計算機視覺為人工智能的發展開拓了道路。

四、自然語言（NLP）處理

以下是你開始學習自然語言（NLP）處理需要了解的非常基本的數學概念：利用計算機為工具，對書面實行或者口頭形式進行各種各樣的處理和加工的技術，是研究人與人交際中以及人與計算機交際中的演員問題的一門學科，是人工智能的主要內容。同時也是研究語言能力和語言應用的模型，建立計算機（算法）框架來實現這樣的語言模型，并完善、評測、最終用于設計各種實用系統。

自然語言所面臨的困難有很多，如語言的多樣性、多變性、歧義性會形成場景的困難；艱難的數學模型則會導致學習的困難；什么的語料？語料的作用？如何獲取語料？這些問題便是語料需要解決的困難。

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