熟悉AI工具，包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
熟悉深度学习应用
熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神经网络模型，并掌握其相关的优化算法
了解深度学习高级算法，包括卷积神经网络、循环神经网络等
掌握优化算法和高性能计算方法
掌握NLP自然语言处理一线行业案例
掌握计算机视觉图像识别一线行业案例

"1章微积分
2章线性代数
3章槪率论与数理统计
4章人工智能之关系型数据库
5章人工智能之非关系型数据库
6章人工智能之Python编程基础
7章人工智能之Python数据处理与可视化
8章机器学习基础
9章机器学习进阶
10章Tensorflow框架快速入门
11章深度学习算法基础
12章文本挖掘项目实战
13章图像识别项目实战
14章语音识别项目实战
15章手写数字生成与人脸生成实战
16章智能问答机器人项目实战"

人工智能技术应用就业方向非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
1、机器学习工程师：负责开发和应用机器学习算法，协助企业、机构和个人做出决策和预测。
2、深度学习工程师：负责开发和应用深度学习算法，解决图像识别、语音识别、自然语言处理等问题。
3、自然语言处理工程师：负责自然语言处理技术的研究和应用，例如语音识别、机器翻译等。
4、数据分析工程师：负责大数据分析技术的研究和应用，为企业、机构和个人提供数据支持和决策建议。
5、智能机器人开发工程师：负责智能机器人技术的研究和应用，例如机器人控制器、运动规划等。
人工智能技术应用前景也非常广阔，例如在智能家居、智能医疗、智能交通、智能安防等领域都有广泛的应用。同时，随着人工智能技术的不断发展和完善，未来还将有更多的应用场景和机会。