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（AI）在很多的领域具有许多潜在的好处和应用，主要包括：
自动化：人工智能可以自动执行许多常规和重复性任务，腾出时间和资源进行更复杂和更具创造性的工作，这可以提高各行各业的效率和生产力。
决策：人工智能可以通过分析大量数据并识别潜在的问题和意见来帮助改进决策，这可以帮助人们做出更明智的决策并完善计划。例如：人工智能通过为企业提供实时见解和分析，帮助企业做出更好、更快的决策。
个性化：人工智能可以帮助根据个人偏好和行为个性化产品和服务。例如，在线零售商可以使用人工智能根据客户的浏览和购买历史推荐产品。
预测分析：人工智能可以分析数据以预测未来结果。这可用于各种环境，从财务预测到天气预报再到医疗保健。例如：通过分析大量数据来帮助企业预测未来趋势和结果。
改善客户服务：人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手可以为客户提供全天候支持，缩短响应时间并减少对人工客户服务代表的需求。
医疗保健：人工智能通过协助医生诊断疾病、设计治疗计划和预测患者结果来改善医疗保健。
教育：人工智能可以通过分析学生数据和提供个性化的学习体验来促进个性化教育的进展，并有助于学生个人成绩的提升。
自主系统：人工智能正在为自动驾驶汽车、无人机和其他自主系统提供动力，使它们更安全、更高效。