学习

 从机器学习角度讲，AutoML 可以看作是一个在给定数据和任务上学习和泛化能力非常强大的系统。 从自动化角度讲，AutoML 则可以看作是设计一系列高级的控制系统去操作机器学习模型，使得模型可以自动化地学习到合适的参数和配置而无需人工干预。 

 为什么人工智能和Python要一起学？两者有何联系？相信现在只要提到人工智能，就难免会带上Python，可以说Python就是人工智能的首选编程语言，由此人工智能已经和Python已经紧密联系在一起了。

PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架

 人脸识别是人工智能的典型应用场景

 计算机视觉，是一个重大的学习话题：）

Transformer 是 Google 团队在 17 年 6 月提出的 NLP 经典之作，Transformer 主要是一种叫做 Attention （注意力）机制的结构组成的。

深度学习的基本过程是用训练数据去训练神经网络的模型去并得到所需模型的过程，主要包括正向学习和反向调整两个过程。

了解一下深度学习算法原理

一个AI的产品经理都需要什么能力呢？

 希望从一个机器学习的项目过程，了解如何组织AI类型项目的实施。

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 知识图谱相关学习资料

 目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中，需要对多个目标进行实时处理时，目标自动提取和识别就显得特别重要。

 机器学习算法，深度学习原理，深度学习框架TensorFlow，使用Keras进行的深度学习

 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果。

YOLO是基于深度学习端到端的实时目标检测系统，YOLO将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中，实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别

 物联网可以连接各种设备，边缘计算可以将计算放在网络 边缘侧，靠近终端和用户，提高物联网的效率和便捷性。物联网+边缘计算将开启新一代的技术和应用结合的变革，提高企业的以技术推动业务的进步。

 希望都能够了解一下，才好选择合适的。

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