人工智能专家：开发必备知识的技术栈总结

很多人问我怎么快速掌握AI技能，我觉得可以从这个体系入手：

第一部分

1. Python详解
   1. 环境构建
   2. 基础编程
   3. 数组和元组
   4. 文件操作
   5. 函数编写
   6. 面向对象
   7. MYSQL编程
   8. 网络编程
   9. 多线程编程
   10. JSON编写

第二部分

1. 人工智能
   1. 人工智能的整体布局和发展趋势
   2. 人工智能、机器学习、深度学习解析
   3. 深度学习工具对比和演示
2. TensorFlow环境构建及讲解
   1. Docker方式安装
   2. PIP方式安装
   3. 源码编译方式安装
   4. 案例演示
3. TensorFlow技术概要
   1. 计算图讲解
   2. 数据模型讲解
   3. 运营模型讲解
   4. 前向传播算法
   5. 算法案例
4. 深层神经网络
   1. 算法原理讲解
   2. 损失函数定义
   3. 算法优化
   4. 滑动平均模型
5. 经典案例-数字识别
   1. 数据处理
   2. 变量管理
   3. TF模型的持久化
   4. 案例演示和讲解
6. 图像识别及卷积神经网络
   1. 图像识别问题介绍
   2. 卷积神经网络数据结构
   3. 卷积神经网络模型分析
   4. 卷积神经网络迁移学习
7. 图像处理
   1. 数据格式处理
   2. 图像预处理
   3. 多线程处理框架及训练模型
   4. 数据处理框架
8. 循环神经网络
   1. 循环神经网络介绍
   2. LSTM结构分析
   3. 循环神经网络案例
9. 可视化工具TensorBoard使用
   1. TensorBoard介绍
   2. 指标监控可视化
10. TensorFlow集群构建
    1. GPU使用
    2. 并行处理方式

第三部分

1. Caffe框架图像识别实战
   1. 依赖的包
   2. 项目架构介绍
   3. 项目业务讲解
   4. GPU环境搭建
   5. C调用Caffe框架API
   6. 案例演示
2. Theano框架分析实战
   1. 项目架构介绍
   2. 项目业务讲解
   3. 数据模型训练
   4. 数据模型分析
   5. 数据预测
   6. JAVA云平台搭建
   7. python调用Theano框架API
   8. 算法精度调优
3. Pytorch框架期预测分析实战
   1. 项目架构介绍
   2. 项目背景讲解
   3. 数据模型训练
   4. 数据模型分析
   5. 数据预测
   6. 云平台搭建
   7. 算法精度调优
   8. 云平台搭建
4. TesonFlow图像识别及预测分析实战
   1. 项目背景和技术讲解
   2. 数据模型训练
   3. 数据模型分析
   4. 数据预测
   5. 云平台搭建
   6. 算法精度调优
   7. 项目总结