华为HCIA-AI工程师深度学习与Python视频教程

资源摘要信息:"华为AI工程师视频教程包含了AI的历史、技术原理、产业发展规划、Python编程语言基础、数据结构、深度学习预备知识、神经网络、深度学习应用以及华为EI平台服务的介绍。" 知识点详细说明： ***的过去：这部分内容可能会涉及人工智能的发展史，从早期的理论基础到现代AI技术的演变过程。学习者将了解到AI发展的关键节点，如图灵测试、神经网络的复兴、机器学习和深度学习的发展等。 ***技术是什么：这个章节将介绍AI的定义、核心概念和基本技术框架。内容可能包括AI的分类（弱AI和强AI）、AI的工作原理、以及它如何在不同行业中发挥作用。 3. 人工智能的产业发展与战略规划：涉及AI产业的现状、发展趋势以及不同国家和企业对AI战略的规划和布局。这里可能会讨论AI对社会、经济、文化的影响，以及国家层面上对AI技术发展的支持与规范。 4. Python技术介绍：Python作为AI领域广泛使用的编程语言，这部分内容会对Python的历史、特点以及其在AI领域的应用进行介绍。 5. Python数据结构：包括Python中的列表、元组、字符串、字典等数据结构的定义、操作和应用场景。 6. Python条件和循环语句：这部分将讲解Python中的条件控制语句（if、elif、else）和循环控制语句（for、while）的使用方法和实际编程中的注意事项。 7. Python函数、面向对象编程：介绍如何在Python中定义和使用函数，以及面向对象编程（OOP）的基本概念，包括类、对象、继承、封装、多态等。 8. Python日期和时间、正则表达式、文件操作：这部分内容涵盖了在Python中如何处理日期和时间数据、使用正则表达式进行文本处理以及文件的读写操作。 9. 线性代数：作为机器学习和深度学习的基础数学之一，线性代数的章节可能包括矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等概念。 10. 概率论与信息论：这一部分讲解概率论的基础知识，如随机变量、概率分布、贝叶斯定理以及信息论的基本概念，如熵、信息量、信息熵等。 11. 数值计算：介绍了在机器学习和深度学习中常用的数值计算方法和技巧，比如梯度下降、牛顿法等优化算法。 12. 深度学习预备知识：包括深度学习的概念、应用领域、关键技术（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）以及构建深度学习模型的基础知识。 13. 神经网络定义与发展：介绍神经网络的基本概念、结构、不同类型的神经网络（前馈、反馈、卷积等）以及神经网络的发展历程。 14. 感知器及训练法则：感知器是神经网络的基本单元，这里将介绍感知器的工作原理、训练方法和如何通过感知器进行简单模式识别。 15. 激活函数：激活函数在神经网络中用于引入非线性，这部分内容将介绍不同类型的激活函数（如sigmoid、tanh、ReLU）以及它们的优缺点。 16. 神经网络的种类：详细介绍不同类型的神经网络结构，例如前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。 17. 深度学习中的正则化：正则化技术用于防止模型过拟合，本部分会讲解L1和L2正则化、丢弃法（Dropout）等技术。 18. 优化器：优化器是深度学习中用于更新模型权重的方法，包括SGD、Adam、RMSprop等，本部分将介绍这些优化器的工作原理和适用场景。 19. 深度学习的应用：介绍深度学习在实际问题中的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等。 20. EI的由来与基础平台类服务：这部分内容可能聚焦于华为云EI（Enterprise Intelligence）平台的介绍，包括其设计理念、基础服务功能以及如何在企业环境中部署AI应用。 21. 通用与行业领域类服务：介绍华为EI平台如何提供面向不同行业的解决方案，如医疗、制造、交通等，以及如何通过AI技术来优化和创新行业应用。