人工智能和机器学习正以令人惊讶的方式使我们的生活变得更简单。他们执行频繁，高容量，计算机化的任务可靠，没有疲劳。人工智能通过渐进式学习算法进行调整，可以给你一个更深刻的意义的数据非常准确。

Python作为一种编程语言，可以集成到任何应用程序中。由于它非常适合建立神经网络（它构成了人工智能的基础），因此它们在各个领域越来越受欢迎。如果你在这个行业工作，发展这项技能的最好方法就是注册Python和人工智能课程包。

包里有什么？

九个课程包涵盖了Python和AI的所有方面。如果您刚刚开始学习Python，有一些基础课程供初学者使用。您还将学习如何使用Python掌握各种人工智能工具和平台，获得有关大型数据集的宝贵见解，并创建人工智能应用程序、图像处理器等。让我们探索一下这个捆绑包：

1. Python初学者：学习Python编程语言的所有基础知识。从编写第一行代码到创建小型应用程序，每件事都是以一步一步的方式构建的，通过实践练习来学习这门语言。
2. Python开发的基础：只是Python的基本概念。在你上一节课所学的一切之后，做这个来复习。
3. 数据科学和机器学习导论A-Z：本课程旨在分别学习数据科学、python和相关工具，并了解如何使用它们。从统计公式开始，设置Jupyter和Pycharm来编写Python代码。
4. Python中的人工智能-H2O方法：H2O是一个可伸缩的自动化系统，它完成数据科学的繁重工作，同时程序员在后端细化更复杂的任务细节。在获得基本概念之后，您将学习如何在实际数据上实现人工神经网络（ANN）和深度神经网络（DNN）。
5. 精通PyTorch的ANN和深度学习：这是一个完整的PyTorch和Python的神经网络和深度学习课程。本文详细介绍了PyTorch以及如何在不同的深度学习模型中实现它们。您还将学习如何执行用于图像分类的通用机器学习算法。
6. 带OpenCV和Deep Learning的图像处理和分析训练营：使用Python进行实际图像处理和计算机视觉任务的完整指南。它涵盖了Keras和Tensorflow的重要方面，并学习了图像和迁移学习的深度学习模型。
7. Keras深度学习和人工智能训练营：这是一个完整的Keras实用机器和深度学习课程。您还将了解用于实现数据科学技术的Jupyter笔记本。
8. 用R对数据进行预处理和可视化：本课程让您对数据科学、数据争论和可视化有一个基本的了解。它将教您如何在R中使用Tidyverse和Dplyr进行数据争用和可视化技术。您还将学习如何在R studio中执行数据预处理和争论。
9. 使用R进行实际数据处理和可视化培训：深入讨论用于数据可视化和分析的Dplyr和ggplot2r包。您还将学习最适合于特定数据问题的技术。

虽然人工智能越来越受欢迎，但我们还没有解决与创造某种东西有关的问题，这种东西可能会像对待蚂蚁一样对待我们。这是一个关于这方面的有趣的TED视频。

与python一起学习数据科学和人工智能

课程涵盖各种Python库，以掌握数据科学概念和大数据工具（Keras、Tensorflow）。无论你在哪个行业，学习数据科学都会帮助你找到更好的工作。这笔交易只需40美元。