1997年IBM超级电脑深蓝击败人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫之后，围棋就被看作是人类智力的最后壁垒。
但是最近三年，这一壁垒不断被打破，2015年10月，欧洲围棋冠军樊麾二段0:5被AlphaGo横扫，2016年，韩国棋手李世石九段1:4不敌AlphaGo，今年5月，世界冠军柯洁再次以0:3败于升级版的AlphaGo。
AlphaGo通过学习棋谱，以及不断与自己对弈，从而获得技能提升进化，这三次巅峰对弈，AlphaGo均以绝对优势获得胜利，而后者的AlphaGo均能让前者版本3个子，这也是AlphaGo恐怖的地方，也是背后人工智能技术的强大之处。
严谨来说，AlphaGo背后的人工智能技术是属于深度强化学习（同时结合了深度学习和强化学习），而这都属于机器学习的范畴（机器学习就是模仿人类学习的过程，通过经验来强化自己）。下面是人工智能、机器学习、深度学习这三者的关系。
AlphaGo已经成功吸引了普通民众对于人工智能的关注，你是不是也蠢蠢欲动，想去学习相关技能呢？但是，就机器学习而言，首先你需要了解各种数据理论，比如高等代数、概率论、矩阵论、统计学等，还需要了解各种分布式框架，比如MapReduce、ParameterServer、MPI，以及各种算法等等。
其实，如果想通过机器学习来解决业务问题，大可不必如此费周折，通过本文的这个课程，你也可以快速学会应用。
下面主要讲解如何使用机器学习算法快速解决业务问题，会以实际业务作为出发点，所有实验都提供实验流程以及实验数据，帮您用最短的时间快速学习机器学习的原理与使用方法。（点击下面标题观看视频课程）
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课程目录：
课时1：机器学习背景知识以及业务架构介绍
课时2：机器学习实验工具PAI介绍
课时3：推荐系统-基于协同过滤的商品推荐
课时4：推荐系统-基于用户画像的商品推荐
课时5：深度学习-TensorFlow实现图像分类
课时6：文本分析-新闻自动分类系统
课时7：文本分析- 文本关键信息抽取、相似度分析
课程8：金融领域-金融风控（敬请期待）
课程9：金融领域-贷款发放预测（敬请期待）
其实，高大上的机器学习也能像搭积木一样简单，快去学习吧！
标签： 大数据 人工智能
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