在这个课程中，我们将深入了解 Python 在人工智能领域中的应用，特别是针对优化调度器的技术。以下是一些关键知识点：

课程大纲

Python 环境搭建

在开始学习之前，我们需要搭建一个适合 Python 机器学习的环境。以下是一些必要的工具和库：

  • Python 3.x
  • Anaconda 或 Miniconda
  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Scikit-learn
  • TensorFlow 或 PyTorch

更多关于 Python 环境搭建的信息

机器学习基础

机器学习是人工智能的核心部分，以下是一些基础概念：

  • 模型选择
  • 特征工程
  • 模型训练与验证
  • 模型评估

深入了解机器学习基础

深度学习框架

深度学习是机器学习的一个分支，以下是一些流行的深度学习框架：

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Keras

探索深度学习框架

优化调度器技术

优化调度器是提高模型性能的关键技术，以下是一些常用的优化调度器：

  • Adam
  • RMSprop
  • SGD
  • AdamW

学习优化调度器技术

实践项目

理论结合实践，以下是一些实践项目：

  • 手写数字识别
  • 图像分类
  • 自然语言处理

查看更多实践项目

Python 机器学习