進幾年人工智能越來越火了，隨之而帶來的人工智能相關培訓也越來越多了，那么如果你也想去學習一下人工智能相關知識，那就要先了解一下人工智能都需要學習哪些課程。下面我們一起了解一下。

1、機器學習中的Python：Python環境搭建與其基礎語法的學習，熟悉列表元組等基礎概念與python函數的形式，Python的IO操作，Python中類的使用介紹，python使用實例講解機器學習領域的經典算法、模型及實現的任務等，同時學習搭建和配置機器學習環境，并學會用線性回歸解決一個實際問題。

2、人工智能數學基礎：熟悉數學中的符號表示，理解函數求導以及鏈式求導法則，理解數學中函數的概念，熟悉矩陣相關概念以及數學表示。將數學概念與程序基礎聯系起來;梯度下降實例講解;

3、機器學習概念與入門：了解人工智能中涉及到的相關概念。了解如何獲取數據以及特征工程。熟悉數據預處理方法。理解模型訓練過程。熟悉pandas的使用。了解可視化過程;Panda使用講解;圖形繪制;

4、機器學習的數學基礎-數學分析：掌握和了解人工智能技術底層數學理論支撐;概率論，矩陣和凸優化的介紹，相應算法設計和原理;凸優化理論，流優化手段 SGD，牛頓法等優化方法。

5、深度學習框架TensorFlow：了解及學習變量作用域與變量命名。搭建多層神經網絡并完成優化。)正則化優化神經網絡。梯度問題與解決方法。

6、算法：掌握常用分類算法：KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分類算法調參關鍵參數。掌握不同分類算法的過擬合、欠擬合情景與調優。掌握集成學習調優。通過實例對于調參過程進行深入理解.了解不同算法的共性與個性。

7、深度學習：利用TensorFlow構建RNN網絡，熟悉文本向量化過程，完成RNN網絡的訓練過程，理解文本生成過程，理解RNN與前饋神經網絡的區別與聯系。

8、實用項目：通過一些實際項目來綜合運用所學到的各類知識。

以上只是人工智能培訓中需要學習課程的一部分，更多的是需要根據學員自己的知識儲備去選擇性學習課程。如果您想了解更多人工智能相關信息，可以關注中培偉業官網。