、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识，包括线性代数、概率论、最优化方法等。
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2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。
3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习中，以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应，并取得了良好的效果。这一模块覆盖了神经网络中的基本概念，包括多层神经网络、前馈与反向传播、自组织神经网络等。
4、深度学习。简而言之，深度学习就是包含多个中间层的神经网络，数据爆炸和计算力飙升推动了深度学习的崛起。这一模块覆盖了深度学习的概念与实现，包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、自编码器等。
5、神经网络实例。在深度学习框架下，一些神经网络已经被用于各种应用场景，并取得了不俗的效果。这一模块覆盖了几种神经网络实例，包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
6、深度学习之外的人工智能。深度学习既有优点也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的补充。这一模块覆盖了与深度学习无关的典型学习方法，包括概率图模型、集群智能、迁移学习、知识图谱等。
7、应用场景。除了代替人类执行重复性的劳动，在诸多实际问题的处理中，人工智能也提供了有意义的尝试。这一模块覆盖了人工智能技术在几类实际任务中的应用，包括计算机视觉、语音处理、对话系统等。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
Go作为Google2009年推出的语言，其被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。
对于高性能分布式系统领域而言，Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持，这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。
到现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。
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哪些大公司在使用Go语言：
1、Google
这个不用多做介绍，作为开发Go语言的公司，当仁不让。Google基于Go有很多优秀的项目，比如： ，大家也可以在Github上 查看更多Google的Go开源项目。
2、Facebook
Facebook也在用，为此他们还专门在Github上建立了一个开源组织facebookgo，大家可以通过 访问查看facebook开源的项目，比如著名的是平滑升级的grace。
3、腾讯
腾讯作为国内的大公司，还是敢于尝试的，尤其是Docker容器化这一块，他们在15年已经做了docker万台规模的实践，具体可以参考
4、百度
目前所知的百度的使用是在运维这边，是百度运维的一个BFE项目，负责前端流量的接入。他们的负责人在2016年有分享，大家可以看下这个
5、阿里
阿里巴巴具体的项目不太清楚，不过听说其系统部门、CDN等正在招Go方面的人。
6、京东
京东云消息推送系统、云存储，以及京东商城等都有使用Go做开发。
7、小米
小米对Golang的支持，莫过于运维监控系统的开源，也就是
此外，小米互娱、小米商城、小米视频、小米生态链等团队都在使用Golang。
8、360
360对Golang的使用也不少，一个是开源的日志搜索系统Poseidon，托管在Github上，
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Go适合做什么？为何这么多人偏爱Go语言？
Go强大的开发团队
1、自由高效：组合的思想、无侵入式的接口
Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合，天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式，包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。程序员们可以各取所需、自由组合、想怎么玩就怎么玩。
2、强大的标准库
这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定了，特别是我这里提到的三个，网络层、系统层的库非常实用。
3、部署方便：二进制文件、Copy部署
我相信这一点是很多人选择Go的最大理由，因为部署太方便了，所以现在也有很多人用Go开发运维程序。
4、简单的并发
它包含了降低心智的并发和简易的数据同步，我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难，是因为我们用了错误的工具和错误的抽象，Go可以说这一块做的相当简单。
5、稳定性
Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具，具有很强的稳定性，稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢？这是因为Go提供了软件生命周期（开发、测试、部署、维护等等）的各个环节的工具，如go tool、gofmt、go test。
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我们为什么选择GO语言
选择GO语言，主要是基于两方面的考虑
1. 执行性能 缩短API的响应时长，解决批量请求访问超时的问题。在Uwork的业务场景下，一次API批量请求，往往会涉及对另外接口服务的多次调用，而在之前的PHP实现模式下，要做到并行调用是非常困难的，串行处理却不能从根本上提高处理性能。而GO语言不一样，通过协程可以方便的实现API的并行处理，达到处理效率的最大化。 依赖Golang的高性能HTTP Server，提升系统吞吐能力，由PHP的数百级别提升到数千里甚至过万级别。
2. 开发效率 GO语言使用起来简单、代码描述效率高、编码规范统一、上手快。 通过少量的代码，即可实现框架的标准化，并以统一的规范快速构建API业务逻辑。 能快速的构建各种通用组件和公共类库，进一步提升开发效率，实现特定场景下的功能量产。
Go语言近两年的发展速度还是非常快的，一方面Go语言有强大的行业背书，另一方面Go语言在设计时充分考虑了当前的编程环境，加强了大数据量、高并发等应用场景的处理能力，强调编程语言自身对于处理性能的追求，相信Go语言在未来大数据和人工智能相关技术逐渐落地应用的背景下，会有一个较为广阔的发展空间。
为什么要学习GO语言,GO的优势是什么？
1、 Go有什么优势
Go的优势
1：性能
2：语言性能很重要
3：开发者效率不要过于创新
4：并发性通道
5：快速的编译时间
6：打造团队的能力
7：强大的生态系统
8：GOFMT，强制代码格式
9：gRPC 和 Protocol Buffers
可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。
静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。
Go 是一个开源的编程语言，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。想学习这门编程语言，首先要找到一份不错的教程，兄弟连go语言+区块链培训最近新出了一套go语言的教程，老师讲的非常不错！
伴随着“区块链”概念在全球范围内的热议，金融、物流、征信、制造、零售等日常生活场景中也悄然加入了相关区块链技术应用。有专家表明，未来区块链将与人们的生活息息相关，区块链技术与大众日常生活融合是大势所趋。
区块链市场的火热引发了大量以区块链技术型人员为基础的人才性需求，区块链人才受热捧程度呈光速上升。据拉勾网发布的“2018年区块链高薪清单”显示，腾讯、小米、苏宁、京东等国内企业巨头发布了众多高薪区块链岗需求，力图探索区块链相关技术与应用。清单中同时指出，高薪岗位以区块链相关技术型岗位需求为主，其中苏宁和科达月薪最高已给到100k。
极大的技术型人才市场需求，必然会带动整个区块链培训市场的爆发式涌现与增长。培训模式大都可分为线上培训、传统IT机构培训及主打高端形式的线下短期训练营等几种形式，但市场火爆演进过程中也充斥着种种区块链培训乱象：讲师资质注水化、甚至是最基本的姓名都不敢公开，课程大纲不透明、授课质量缩水化，课时安排不合理及培训收费标准参差不齐等等。
在整个区块链培训市场规模化发展之下，兄弟连教育携手资深区块链专家尹成及其清华水木未名团队成立区块链学院，利用其专业强大的技术讲师团队、细致全面的课程体系及海量真实性企业区块链项目实战，旨在深耕区块链教培领域，并为企业为社会培养更多专业型技术人才。
尹成 资深区块链技术专家 兄弟连区块链学院院长毕业于清华大学，曾担任Google算法工程师，微软区块链领域全球最具价值专家，微软Tech.Ed 大会金牌讲师。精通C/C++、Python、Go语言、Sicikit-Learn与TensorFlow。拥有15年编程经验与5年的教学经验，资深软件架构师，Intel软件技术专家，著名技术专家，具备多年的世界顶尖IT公司微软谷歌的工作经验。具备多年的软件编程经验与讲师授课经历， 并在人机交互、教育、信息安全、广告、区块链系统开发诸多产品。具备深厚的项目管理经验以及研发经验， 拥有两项人工智能发明专利，与开发电子货币部署到微软Windows Azure的实战经验。教学讲解深入浅出，使学员能够做到学以致用。
楼主你好，类似于你提的这种问题我也回答过不少于10次了，我给你分享一套我的大纲，相信能帮助到你。
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、智牛程序员在线教育平台开发等。
阶段七：算法设计模式
阶段八：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十：Linux系统百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
基础不同，学习人工智能的时间也是不同的，零基础学员人工智能培训周期一般在五个月左右。零基础学员没有计算机编程能力也没有相关开发经验，所以要从最基本的 python 编程语言开始学习，python因为其功能强大，应用广泛，同时有很多的现成的人工智能，机器学习相关的资源，因此选择 python作为人工智能学习的基础，学习起来并不是很困难，一个月左右就可以胜任。零基础学员学习了编程之后，具备一定的人工智能基础和学习能力之后就可以开始学习人工智能相关课程了。如果你有对应的计算机编程或者有过相关的开发经验，然后来学习人工智能，那么难度上会小很多，而且根据个人的情况，可以考虑直接跳过基础部分内容的学习，直接开始学习后面中级和高级部分的课程，这样一来，你的学习所需要的时间就会缩短。
人工智能一般要学以下几个方面的内容：
课程阶段一：Python 基础
课程阶段二：Python 进阶
课程阶段三：数据库实战开发
课程阶段四：web 前端开发
课程阶段五：Python 爬虫开发
课程阶段六：Django 框架
课程阶段七：云计算平台
课程阶段八：数据分析
课程阶段九：人工智能
