疫情当下，亿万人民焦躁不安：手机不停地被拿起、放下、拿起、放下……很多人天天看一些视频哭，很可能是你的同理心超载了。不要这样消耗自己。疫情过后，还是得上班。不同的工作需要不同的技能。2020年开始工作后，你最需要的技能是什么？现在是弥补他们的时候了。停下来是为了更好的进步。现在大家都停下来了，你准备好更好的进步了吗？一切终究会过去，只是过去之后，有人还在原地踏步，有人迭代升级。在家抗疫的你，何不升级一下自己呢？下面的视频学习榜单，希望足不出户的你也能实现职场的蜕变，通过学习让自己瘦下来。1、人工智能的数学基础：微积分、线性代数、概率论在人工智能领域，无论是机器人、语音识别、图像识别，还是自然语言处理，都离不开数学。因为人工智能的核心是算法，算法的基础是数学。数学能力是码农向人工智能转型的门槛。如果传统程序员想转向AI，任何绕过数学的想法都是鸵鸟策略。微积分、线性代数、概率论在机器学习的几乎所有算法中都不可或缺。如果你数学不是那么扎实，把大学里学的数学知识都还给了老师，刷新一下这些重要的概念也不错。2.TensorFlow深度学习框架硅谷专家授课，从开发环境搭建到应用，全面讲解TensorFlow相关知识。零基础入门，学习知名企业领先技术，挑战行业成熟实践项目，在【纵向专业深度】、【横向知识广度】和向上创新实力三个方向发力，掌握从零开始的DT和AI时代前沿技术，并获得行业领导者的认可和认证，成为今天和未来抢手的人才。学习目标：1.了解TensorFlow的基本数据结构。2.学习使用Tensorflow框架解决分类、回归等问题。3.学习使用卷积神经网络TensorFlow实现手写数字识别。课程对象：Tensorflow工程师、人工智能产品经理、算法工程师、数据分析师、高校相关专业师生。3.Python机器学习实践——sklearn专题自2007年发布以来，Scikit-learn已经成为Python中重要的机器学习库。Scikit-learn（简称sklearn）支持分类、回归、降维和聚类四种机器学习算法，以及特征提取、数据预处理和模型评估三大模块。另外，Scikit-learn是基于NumPy和SciPy这两个著名的工具包。通常配合Pandas、Matplotlib等开源数据处理框架。同时利用几大模块的优势进行数据挖掘任务，大大提高了机器学习的效率。所以Scikit-learn可以说是机器学习初学者的福音。它操作文档齐全，API丰富，简单易用，在学术界也很受欢迎。Scikit-learn封装了大量的机器学习算法，内置了大量的数据集，节省了获取和组织数据集的时间。但是，这个算法库的官网是英文的！！！市面上优秀的中文教材非常少，阻碍了很多人的进步~~??全程中文授课。本课程是目前国内少有的Scikit-learn中文学习课程。配有中文配套教材，简单易学无门槛清晰的课程流程图展示，本课程采用流程图的形式，充分展现算法原理。超清晰的讲解，通俗易懂的数学，捕捉常见的误区，精准解答你的疑惑。还有详尽的sklearn模块梳理和超苦逼的代码注解，帮你举一反三丰富的行业案例在讲解每个算法原理的同时，配备丰富的案例，业务逻辑和分析结果统一，让你可以快速掌握sklearn的使用，为你打开机器学习的大门。不同的工作最重要的技能是不同的。例如，编辑最重要的技能是写作技能，销售最重要的技能是销售技能，设计师最重要的技能是设计技能，经理最重要的技能是管理技能，导师最重要的技能是教学技能，等等。老板的技能是战略技能。……当然，很多技能也是通用技能，写作能力、表达能力、阅读能力、社交能力、谈判能力……2020年开始工作后，你最需要的技能是什么，现在正是时候向上。扫码进入，获取更多优质视频，等你挑选！我们也将不断增加新的视频课程，为您的职业升级添砖加瓦！
