华为人工智能-2020

课程大纲

• 第1章AI概览
•     第1节 AI概览_AI的过去
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•     第2节 AI概览_AI技术是什么
  视频名称:02_AI概览_AI技术是什么.mp4
•     第3节 AI概览_人工智能的产业发展与战略规划

• 第2章python编程基础
•     第1节 Python技术介绍1
•     第2节 Python技术介绍2
•     第3节 Python列表和元组、字符串、字典、条件和循环语句
•     第4节 Python函数、面向对象编程
•     第5节 Python 日期和时间、正则表达式、文件操作

• 第3章数学基础
•     第1节 线性代数
•     第2节 线性代数2
•     第3节 概率论与信息论1
•     第4节 概率论与信息论2
•     第5节 概率论与信息论3
•     第6节 概率论与信息论4
•     第7节 数值计算

• 第4章TensorFlow编程
•     第1节 TensorFlow_基础知识
•     第2节 TensorFlow_简介与特点
•     第3节 TensorFlow_模块及环境搭建
•     第4节 TensorFlow_开发基本步骤及其它框架

• 第5章深度学习预备知识和深度学习概览
•     第1节 深度学习预备知识1
•     第2节 深度学习预备知识2
•     第3节 深度学习预备知识3
•     第4节 神经网络定义与发展
•     第5节 感知器与训练法则
•     第6节 激活函数
•     第7节 神经网络的种类
•     第8节 深度学习中的正则化
•     第9节 优化器
•     第10节 深度学习的应用

• 第6章华为云EI概览
•     第1节 EI的由来与基础平台类服务
•     第2节 通用与行业领域类服务

实验列表

• 实验名称实验1 python实验之列表和元组
• 实验描述本实验主要介绍了列表和元组的相关知识点和简单操作

• 实验名称实验2 python实验之字符串和字典
• 实验描述本实验主要介绍了 Python 字符串的相关知识点和简单操作，Python 字典的相关知识点和简单操作

• 实验名称实验3 python实验之条件、循坏语句
• 实验描述本实验主要介绍了 Python 条件、循环语句的相关知识点和简单操作

• 实验名称实验4 python实验之函数
• 实验描述本实验主要介绍了 Python 函数的相关知识点和简单操作

• 实验名称实验5 python实验之面向对象
• 实验描述本实验主要介绍了 Python 面向对象编程的相关知识点和简单操作。

• 实验名称实验6 python实验之日期和正则表达式
• 实验描述本实验主要介绍了 Python 日期和时间的相关知识点和简单操作，Python 正则表达式的相关知识点和简单操作。

• 实验名称实验7 python实验之文件操作
• 实验描述本实验主要介绍了 Python 文件操作的相关知识点和简单操作。

• 实验名称实验8 数学基础实验之基础数学
• 实验描述基础数学知识在人工智能领域，尤其是在传统机器学习和深度学习领域有大量的应用，尤其是 在算法设计和数值处理方面。本章节的主要目的就是基于 Python 语言和相应的基础数学模块 实现一些常用的数学基础知识，为进入人工智能的学习提供基础支持。

• 实验名称实验9 数学实验之线性代数
• 实验描述本实验主要介绍了 Python的数值处理模块numpy以及线性代数

• 实验名称实验10 数学实验之概率论
• 实验描述概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的，在一定条 件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。 概率论是用来描述不确定性的数学工具，很多人工智能算法都是通过描述样本的概率相关信息 或推断来构建模型。

• 实验名称实验11 数学实验之最小二乘法
• 实验描述最小二乘法（Least Square Method），做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史。它通过最 小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的参数，并 使得预测的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

• 实验名称实验12 数学实验之梯度下降法
• 实验描述梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法，是求解无约束最优化问题最常用的方法， 它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向 作为搜索方向（因为在该方向上目标函数下降最快，这也是最速下降法名称的由来）。 梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。

• 实验名称实验13 TensorFlow实验之Hello,TensorFlow
• 实验描述本实验通过输出“Hello, TensorFlow!”，帮助理解 session 的作用

• 实验名称实验14 TensorFlow实验之矩阵相乘
• 实验描述本实验通过介绍了 TensorFlow 的张量，帮助了解矩阵相乘函数的用法，通过使用 tf.Variable 创建变量（节点），学习变量的用法

• 实验名称实验15 TensorFlow实验之可视化
• 实验描述本实验主要是展示 TensorBoard 的可视化效果。

• 实验名称实验16 TensorFlow实验之图操作
• 实验描述本实验通过几个实例操作，了解计算图的相关操作

• 实验名称实验17 TensorFlow实验之模型保存与使用
• 实验描述本实验主要介绍如何保存模型和使用保存的模型，一般而言，训练好的模型都需要保存。

• 实验名称实验18 TensorFlow验之线性回归
• 实验描述本实验为 TensorFlow 线性回归的一个实际案例即房价预测。此实验会涉及到循环训练模型的过程，运行程序后，在控制台第一次看到训练记录大约要5分钟左右，整个训练过程耗时需要1个小时10分左右，该实验只需了解代码思路即可，无需等队结果