AI创业调研
2023-04-02 12:47:17 0 举报AI智能生成
AI规划
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名称：AI前沿观察、AI未来引领者、AI未来洞察者、AI未来指南、AI创新派、AI未来世界、AI未来已来、AI Next、AI智库、
AI科普、AI格局、AI科技界、AI风向标、AI影响力、AI思维、AI创新圈、AI聚焦、AI新力量、AI思维者、AI未来之光、AI人才库
、AI新革命、AI未来空间
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科普
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科普短视频连载
短视频参照博主
B站
小宇Boi
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抖音
周咬金
https://v.douyin.com/Aa2etwX/
Nana的龙门阵
https://v.douyin.com/AajfFxN/
今日头条
小Lin说
https://www.toutiao.com/c/user/token/MS4wLjABAAAApzhfBgBWoQDePHbhmxcZNZQzTggHQPLBnsl5nzjsrTA/?source=m_redirect
回到Axton
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小红书
知乎
https://www.zhihu.com/column/ai-front
短视频运营
做了这么长时间的自媒体，我想把自己做这么多平台的一个经验分享给大家，我为了自己这个账号的安全呢，就是怕别人注册我的帐号在其它的平台，也同时为了自己试一试，看能不能在每个平台上能够赚到更多的钱呢？我向很多小伙伴一样，注册了很多平台，像这个厨了，西瓜视频、抖音和今日头条外，像这个百家号啊，哔哩哔哩啊，小红书、企鹅号、快手，我都注册了。这么几个平台都做了之后，我就发现了他们每个各自的一个特点：
（1）首先我想说一下，就是这哔哩哔哩。B站，B站它的好处呢，就是它的审核机制不是非常的严格，而且开通收益的条件呢是非常的容易达到，基本上什么类型的视频你都可以通过。但是B站有一个特点，就是它的用户的平均年龄十分的年轻，像我这个年龄段的自媒体人啊，就是很难摸透这个这个年龄段的倾向，除了做一些知识类，还有那个二次元的内容，很难突破自己的年龄限制，但是拿的好处是粉丝的粘度非常的高。基本上有一个粉丝就是你的一个粉丝，而且他的广告的分成收益也是非常高的。
（2）同样道理，我们来说一下跟他相近的就是这个a站，A站的好处就是什么呀，他和B站是基本上是一样的，他也是更加的偏向游戏和二次元，但是呢，它有一个不好的地方是什么呢？就是它的用户数量明显地小于B站。所以说他做起来呢要比B站呢更难一些。
（3）然后我想说一下呢，就是这个百家号。像百度系的这个号呢，它的主要的流量呢，是来自于他的网页端，它上面的这些新闻，百家号的最大特点就是它的审核机制呢，让你琢磨不透。很多视频你在别地别的平台上都是很容易通过的东西，你看在他这个上面就很容易无法通过，而且它的机械性的审查呢，他的审核机制非常的不合理，无无论你怎么地改改正，还有申诉。他不给予你任何的意见。还是无法通过，你改正了之后还是无法通过，而且它很容易造成你的你的这些视频呢，你看零点击率。这些视频在别地网站的点击率可能是非常高，到这里就很难了，而且他涨粉也很难开通，收益呢也非常的难，现在我已经不做它了。
（4）再说一下这个企鹅号的好处就是什么？他在这个平台上，你发布之后，他可以腾讯把它发布到腾讯新闻客户端，QQ插件，还有公众公众号等所有的渠道，他是一键分发的，曝光量非常的高，这是企鹅号的特点。
（5）然后我们说一下这个小红书，小红书的特点就是它的主要的面向的粉丝，记得点赞关注哦，都是女性朋友，而且每个年龄段都有。你可以通过发布笔记购物分享获得很大的一个收益，这是小红书的特点，
（6）然后我还想说一下，就是这个快手，快手和抖音啊，快手呢，它和抖音呢是十分的相似的，它的入门门槛非常的低，而且用户呢使用量非常的庞大。你可以通过发布短视频的方式提升你的这个点击量，它主要是通过你的直播、带货呀等各种东西来获得自己的收益。所以说你具体适合这个抖音还是快手呢？你自己做做，看看哪个东西比较适合你，你就去做哪个。但是快手有一个特点，就是它没有抖音的这种西瓜视频和今日头条这种横版视频和这种文字平台的支撑。这是比较少的通过。
这么长时间的做自媒体，我自己的感受是，如果像我们这种没有太多的时间，也没有专业的团队来干这行儿了，我们制作一个简单的视频也是非常的不容易的，我们需要自己来回复。评论，还有运营，我们付出了很多的辛苦，我们与其在这么多的平台来发布自己的作品，不如专心致志地选择一个平台来做。
而且。如果我们将一个作品发布在很多平台，它会影响到我们整个这个作品的就是他的流量。我现在个人最终选择了就是西瓜视频，抖音，还有今日头条他们这一片的自媒体，目前我看他们的情况就是最好的，不论是在用户数量，还有对于对于我们这种小的作者的呃友好，还有算法上。他都是最好的，我觉得只有在合适的平台上，还有活跃的平台，平台上才能培养出我们这种我们的这种好号。与其把资源浪费在因为审核机制就是构建的这种不合理的平台上，我们不如把自己的时间花在提升自己的作品的视频质量上，在某一两个平台上做大做强。如果你做好了一个头条号的视频，那么他的收入会远远超过你做这么多平台的收入的
（1）首先我想说一下，就是这哔哩哔哩。B站，B站它的好处呢，就是它的审核机制不是非常的严格，而且开通收益的条件呢是非常的容易达到，基本上什么类型的视频你都可以通过。但是B站有一个特点，就是它的用户的平均年龄十分的年轻，像我这个年龄段的自媒体人啊，就是很难摸透这个这个年龄段的倾向，除了做一些知识类，还有那个二次元的内容，很难突破自己的年龄限制，但是拿的好处是粉丝的粘度非常的高。基本上有一个粉丝就是你的一个粉丝，而且他的广告的分成收益也是非常高的。
（2）同样道理，我们来说一下跟他相近的就是这个a站，A站的好处就是什么呀，他和B站是基本上是一样的，他也是更加的偏向游戏和二次元，但是呢，它有一个不好的地方是什么呢？就是它的用户数量明显地小于B站。所以说他做起来呢要比B站呢更难一些。
（3）然后我想说一下呢，就是这个百家号。像百度系的这个号呢，它的主要的流量呢，是来自于他的网页端，它上面的这些新闻，百家号的最大特点就是它的审核机制呢，让你琢磨不透。很多视频你在别地别的平台上都是很容易通过的东西，你看在他这个上面就很容易无法通过，而且它的机械性的审查呢，他的审核机制非常的不合理，无无论你怎么地改改正，还有申诉。他不给予你任何的意见。还是无法通过，你改正了之后还是无法通过，而且它很容易造成你的你的这些视频呢，你看零点击率。这些视频在别地网站的点击率可能是非常高，到这里就很难了，而且他涨粉也很难开通，收益呢也非常的难，现在我已经不做它了。
（4）再说一下这个企鹅号的好处就是什么？他在这个平台上，你发布之后，他可以腾讯把它发布到腾讯新闻客户端，QQ插件，还有公众公众号等所有的渠道，他是一键分发的，曝光量非常的高，这是企鹅号的特点。
（5）然后我们说一下这个小红书，小红书的特点就是它的主要的面向的粉丝，记得点赞关注哦，都是女性朋友，而且每个年龄段都有。你可以通过发布笔记购物分享获得很大的一个收益，这是小红书的特点，
（6）然后我还想说一下，就是这个快手，快手和抖音啊，快手呢，它和抖音呢是十分的相似的，它的入门门槛非常的低，而且用户呢使用量非常的庞大。你可以通过发布短视频的方式提升你的这个点击量，它主要是通过你的直播、带货呀等各种东西来获得自己的收益。所以说你具体适合这个抖音还是快手呢？你自己做做，看看哪个东西比较适合你，你就去做哪个。但是快手有一个特点，就是它没有抖音的这种西瓜视频和今日头条这种横版视频和这种文字平台的支撑。这是比较少的通过。
这么长时间的做自媒体，我自己的感受是，如果像我们这种没有太多的时间，也没有专业的团队来干这行儿了，我们制作一个简单的视频也是非常的不容易的，我们需要自己来回复。评论，还有运营，我们付出了很多的辛苦，我们与其在这么多的平台来发布自己的作品，不如专心致志地选择一个平台来做。
而且。如果我们将一个作品发布在很多平台，它会影响到我们整个这个作品的就是他的流量。我现在个人最终选择了就是西瓜视频，抖音，还有今日头条他们这一片的自媒体，目前我看他们的情况就是最好的，不论是在用户数量，还有对于对于我们这种小的作者的呃友好，还有算法上。他都是最好的，我觉得只有在合适的平台上，还有活跃的平台，平台上才能培养出我们这种我们的这种好号。与其把资源浪费在因为审核机制就是构建的这种不合理的平台上，我们不如把自己的时间花在提升自己的作品的视频质量上，在某一两个平台上做大做强。如果你做好了一个头条号的视频，那么他的收入会远远超过你做这么多平台的收入的
一、抖音
抖音，是由今日头条孵化的一款音乐创意短视频社交软件，是2016年9月上线的一款音乐创意短视频社交软件，这个15秒的短视频平台无疑是目前最火的APP之一。
二、快手
快手-由北京快手科技有限公司打造。快手诞生于2011年3月，快手的前身，叫“GIF快手”。在2012年成功转型为短视频平台，继而在2015年迎来市场。2021年2月5日，快手正式在港交所上市，IPO 融资规模为54亿美元。
三、西瓜视频
西瓜视频，是字节跳动旗下的个性化推荐视频平台，以“点亮对生活的好奇心”为slogan，由今日头条孵化，由今日头条出品，主打个性化短视频推荐。
四、火山小视频
火山小视频，是一款15s原创生活小视频社区， 同样是由今日头条孵化的。通过小视频帮助用户迅速获取内容，展示自我，获得粉丝。
五、腾讯微视
微视，腾讯旗下短视频创作平台与分享社区 ，用户不仅可以在微视上浏览各种短视频,同时还可以通过创作短视频来分享自己的所见所闻。此外,微视还结合了微信和QQ等社交平台,用户可以将微视上的视频分享给好友和社交平台。
六、微信视频号
微信视频号不同于订阅号、服务号，它是一个全新的内容记录与创作平台，也是一个了解他人、了解世界的窗口。视频号的位置也不同，放在了微信的发现页内，就在朋友圈入口的下方。
微信视频号和微视最大的区别在于，微信视频号的用户来自于广大使用微信的公众用户，用户群体是由内而外的转化，只有拥有微信帐号的用户才可以有微信视频号;而微视的用户是全部的用户群体，是由外向内的引流，没有微信帐号的用户也可以通过手机号或qq号注册账号玩微视。
抖音，是由今日头条孵化的一款音乐创意短视频社交软件，是2016年9月上线的一款音乐创意短视频社交软件，这个15秒的短视频平台无疑是目前最火的APP之一。
二、快手
快手-由北京快手科技有限公司打造。快手诞生于2011年3月，快手的前身，叫“GIF快手”。在2012年成功转型为短视频平台，继而在2015年迎来市场。2021年2月5日，快手正式在港交所上市，IPO 融资规模为54亿美元。
三、西瓜视频
西瓜视频，是字节跳动旗下的个性化推荐视频平台，以“点亮对生活的好奇心”为slogan，由今日头条孵化，由今日头条出品，主打个性化短视频推荐。
四、火山小视频
火山小视频，是一款15s原创生活小视频社区， 同样是由今日头条孵化的。通过小视频帮助用户迅速获取内容，展示自我，获得粉丝。
五、腾讯微视
微视，腾讯旗下短视频创作平台与分享社区 ，用户不仅可以在微视上浏览各种短视频,同时还可以通过创作短视频来分享自己的所见所闻。此外,微视还结合了微信和QQ等社交平台,用户可以将微视上的视频分享给好友和社交平台。
六、微信视频号
微信视频号不同于订阅号、服务号，它是一个全新的内容记录与创作平台，也是一个了解他人、了解世界的窗口。视频号的位置也不同，放在了微信的发现页内，就在朋友圈入口的下方。
微信视频号和微视最大的区别在于，微信视频号的用户来自于广大使用微信的公众用户，用户群体是由内而外的转化，只有拥有微信帐号的用户才可以有微信视频号;而微视的用户是全部的用户群体，是由外向内的引流，没有微信帐号的用户也可以通过手机号或qq号注册账号玩微视。
1.百家号
百度旗下的自媒体，属于自媒体顶流平台，几乎包含你能想到的所有领域的内容(但并不包括自媒体式小说)，用户数量多、推荐流量大、权益体系完善、创作扶持优厚，更重要的是，只要完成实名认证开始发布内容，注册即可产生收益(没有新手期，无需账号转正)!
百家号主要分发渠道：手机百度、百度搜索、百度百科、好看视频、百度知道、百度文库、度小视、百度网盘，极个别会转发到百度贴吧(这个归属于顶流大V)。
2.头条号
字节跳动旗下的自媒体，属于自媒体顶流平台，首创中视频计划网罗无数优质创作者。几乎包含你能想到的所有领域的内容，且包括自媒体式小说(在网上广告满天飞的番茄小说就是头条家的)。收益、权益体系完善，平台流量极大，对于优质内容推荐度和扶持力度非常高。是现存所有自媒体平台中表面上能达到作品阅读/播放单价最高的平台，没有之一。
头条号主要分发渠道：今日头条、西瓜视频、抖音(这三家合并活动“中视频计划”值得参与)、抖音极速版、抖音火山版、悟空问答、番茄小说。
3.企鹅号
腾讯旗下的自媒体，属于自媒体一流平台，旗下分发矩阵庞大，但是由于近年来运营方式的问题，导致原创作者大量流失，作者收益下滑严重。主打领域：动漫、影视、娱乐、游戏、搞笑、生活、资讯等。以视频内容为主，图文较少，主要集中在腾讯新闻。
企鹅号主要分发渠道：腾讯看点(QQ看点、QQ浏览器、看点快报)、腾讯新闻、腾讯视频、腾讯体育、QQ小世界(最近新上，纯视频)。
4.快手
快手科技旗下自媒体，属于竖屏视频内容顶流平台，包含除必须文字展示的内容外其他几乎所有领域，与抖音一样，全民创作、全民分享。收益除了带货、视频任务、直播打赏外要想获取流量收益，通常需要满足至少一万粉丝的条件。
快手主要分发渠道：快手、快手极速版、快看点(新兴平台类似于今日头条，可发图文但流量一般)。
5.哔哩哔哩
俗称B站，国内最大的动漫、二次元、游戏社区和内容生产基地，这三个也是哔哩哔哩的主打内容，创作人气和数量极高。除此之外美食、搞笑、宠物、科普等领域流量也不错，获取收益不难但有一定的门槛，创作者权益和扶持体系完整，但对于普通作者来说整体收益较低。B站虽然也有图文内容，但远不及视频内容十分之一。
哔哩哔哩主要分发渠道：哔哩哔哩、轻视频。
6.爱奇艺号
爱奇艺旗下自媒体，属于自媒体二流平台，侧重点明显，主要偏向于影视、娱乐、资讯、科普等领域，其他领域式微，推荐量极少。其旗下短视频品牌随刻视频，近日发布公告停止运营。非主打领域收益极少，权益获取有一定难度，涨粉难。
爱奇艺号主要分发渠道：爱奇艺。
7.腾讯视频号
虽然作为企鹅号的分发渠道，但是腾讯视频的创作体系自成一方，视频收益相对一般，同时侧重领域也很明显，主要偏向于影视、娱乐等。
腾讯视频号主要分发渠道：腾讯视频。
8.贴吧视频号
百度贴吧旗下自媒体，属于近一年内新开展的自媒体平台，完全为视频创作，视频收益机制古怪，除了播放量之外，主要收益参数参照作者回复用户的评论量来计算。几乎没有创作者权益体系，属于百度贴吧的开源产品，视频内容主要投放在对应内容的贴吧。
贴吧视频号主要分发渠道：百度贴吧。
9.大鱼号
阿里巴巴旗下自媒体，属于自媒体二流平台，侧重点明显，主要偏向于娱乐、时尚、美妆、生活、影视等领域，其他领域推荐量和收益都一般。有新手期，获取权益有一定难度。
大鱼号主要分发渠道：UC浏览器、UC头条、优酷土豆、淘宝等。
10.快传号
360旗下自媒体，属于自媒体二流平台，用户量极大，但内容推荐不稳定，内容展现程度在网上并不高。收益分领域，主要偏向于搞笑奇葩、社会资讯、奇趣猎奇、文化科普、生活、历史等。权益获取有一定难度，收益一般。初始账号没有视频发布权限。
快传号主要分发渠道：360安全浏览器、360极速浏览器、360搜索、360手机助手、360快资讯。
11.优酷号
优酷旗下自媒体，虽然同属于大鱼号分发渠道，但优酷号对于视频的推荐显然更加精准，收益和流量一般，入驻难度极高，需要内部邀请码，侧重于影视、娱乐、游戏等领域。
优酷号主要分发渠道：优酷、土豆
12.微信公众号
微信旗下自媒体，传统闭环内容的代表，红利期已经过去，公众号传播力有限，能够长期吸引用户关注并阅读的公众号多为刚需，如：通知、新闻、水、电、气等，本地服务类公众号比较吃香。500粉丝可开通流量主，获取流量收益，单价一般主要看内容的传播力。
13.微信视频号
微信旗下自媒体，属于微信新型的自媒体传播平台，类似于抖音，收益获取除外站入驻奖励外，主要以带货、直播为主，创作活动较少，权益体系尚未建设完毕。
14.芒果内容开放平台
芒果TV旗下自媒体，属于自媒体三流平台，虽然背靠湖南卫视，但是平台并不知名，侧重领域明显，主要偏向于娱乐、影视、游戏等领域，收益开通有短期内难以达成的硬性条件，权益体系一般，但据内部消息，近几个月内可能会推出新的创作者扶持计划。
芒果内容开放平台主要分发渠道：芒果TV、大芒。
15.搜狐号
搜狐旗下自媒体，属于自媒体二流平台，收益、权益获取有一定门槛，但总体创作收益较低，平台原创内容比例较低，不适合新人创作，适合软文推广。
搜狐号主要分发渠道：搜狐网、搜狐视频、搜狐新闻。
16.网易号
网易旗下自媒体，属于自媒体二流平台，收益单价极低、平台原创内容比例极低!不建议非媒体、机关事业单位、政府部门的个人及民营企业创作者入驻。
网易号主要分发渠道：网易新闻等。
17.小红书
行吟信息科技旗下自媒体，属于自媒体二流平台，没有流量收益，500粉丝可开通视频号，平台活动比较多，可以通过参加活动获取奖金。美妆、时尚、娱乐、健身、宠物、美食、生活领域创作者资深社区。主要收益以带货、直播为主。
18.爆米花视频号
爆米花网旗下自媒体，有自己的网站和APP，没有明显侧重领域，知名度不高，APP和网页端账号数据不互通，可一个视频两个端口同时发，同时获取收益，APP发布视频收益满一元即可提现。
19.一点号
一点资讯旗下自媒体，属于自媒体二流平台，平台活动和权益还算比较完善，但获取收益难度极高。没有明显侧重领域，推荐机制不明确，内容审核速度极慢，但人工咨询和侵权投诉处理速度还不错。
一点号主要分发平台：一点资讯。
20.知乎
国内最大的内容知识分享交流社区，创作者主要以知识、课程类为主，娱乐类推荐极少，需要有真正干货、真正有实力的内容才能发展起来。有图文和视频双收益，但推荐内容质量要求非常高。
其他：网易云音乐、QQ音乐等(视频收益难)/虎牙、斗鱼等(直播为主，视频收益极低)/秒拍、美拍、皮皮虾、内个段仔(原内涵段子)、美图、糗事百科等，均无收益，创收主要为带货、软文推广、活动奖励等/大风号(停止入驻，需要邀请码)/东方号、惠头条、明珠号(不推荐)/WiFi万能钥匙自媒体(这个真没了解过，网上一点信息都没有)/简书(内容分享，收益难度极高)。
百度旗下的自媒体，属于自媒体顶流平台，几乎包含你能想到的所有领域的内容(但并不包括自媒体式小说)，用户数量多、推荐流量大、权益体系完善、创作扶持优厚，更重要的是，只要完成实名认证开始发布内容，注册即可产生收益(没有新手期，无需账号转正)!
百家号主要分发渠道：手机百度、百度搜索、百度百科、好看视频、百度知道、百度文库、度小视、百度网盘，极个别会转发到百度贴吧(这个归属于顶流大V)。
2.头条号
字节跳动旗下的自媒体，属于自媒体顶流平台，首创中视频计划网罗无数优质创作者。几乎包含你能想到的所有领域的内容，且包括自媒体式小说(在网上广告满天飞的番茄小说就是头条家的)。收益、权益体系完善，平台流量极大，对于优质内容推荐度和扶持力度非常高。是现存所有自媒体平台中表面上能达到作品阅读/播放单价最高的平台，没有之一。
头条号主要分发渠道：今日头条、西瓜视频、抖音(这三家合并活动“中视频计划”值得参与)、抖音极速版、抖音火山版、悟空问答、番茄小说。
3.企鹅号
腾讯旗下的自媒体，属于自媒体一流平台，旗下分发矩阵庞大，但是由于近年来运营方式的问题，导致原创作者大量流失，作者收益下滑严重。主打领域：动漫、影视、娱乐、游戏、搞笑、生活、资讯等。以视频内容为主，图文较少，主要集中在腾讯新闻。
企鹅号主要分发渠道：腾讯看点(QQ看点、QQ浏览器、看点快报)、腾讯新闻、腾讯视频、腾讯体育、QQ小世界(最近新上，纯视频)。
4.快手
快手科技旗下自媒体，属于竖屏视频内容顶流平台，包含除必须文字展示的内容外其他几乎所有领域，与抖音一样，全民创作、全民分享。收益除了带货、视频任务、直播打赏外要想获取流量收益，通常需要满足至少一万粉丝的条件。
快手主要分发渠道：快手、快手极速版、快看点(新兴平台类似于今日头条，可发图文但流量一般)。
5.哔哩哔哩
俗称B站，国内最大的动漫、二次元、游戏社区和内容生产基地，这三个也是哔哩哔哩的主打内容，创作人气和数量极高。除此之外美食、搞笑、宠物、科普等领域流量也不错，获取收益不难但有一定的门槛，创作者权益和扶持体系完整，但对于普通作者来说整体收益较低。B站虽然也有图文内容，但远不及视频内容十分之一。
哔哩哔哩主要分发渠道：哔哩哔哩、轻视频。
6.爱奇艺号
爱奇艺旗下自媒体，属于自媒体二流平台，侧重点明显，主要偏向于影视、娱乐、资讯、科普等领域，其他领域式微，推荐量极少。其旗下短视频品牌随刻视频，近日发布公告停止运营。非主打领域收益极少，权益获取有一定难度，涨粉难。
爱奇艺号主要分发渠道：爱奇艺。
7.腾讯视频号
虽然作为企鹅号的分发渠道，但是腾讯视频的创作体系自成一方，视频收益相对一般，同时侧重领域也很明显，主要偏向于影视、娱乐等。
腾讯视频号主要分发渠道：腾讯视频。
8.贴吧视频号
百度贴吧旗下自媒体，属于近一年内新开展的自媒体平台，完全为视频创作，视频收益机制古怪，除了播放量之外，主要收益参数参照作者回复用户的评论量来计算。几乎没有创作者权益体系，属于百度贴吧的开源产品，视频内容主要投放在对应内容的贴吧。
贴吧视频号主要分发渠道：百度贴吧。
9.大鱼号
阿里巴巴旗下自媒体，属于自媒体二流平台，侧重点明显，主要偏向于娱乐、时尚、美妆、生活、影视等领域，其他领域推荐量和收益都一般。有新手期，获取权益有一定难度。
大鱼号主要分发渠道：UC浏览器、UC头条、优酷土豆、淘宝等。
10.快传号
360旗下自媒体，属于自媒体二流平台，用户量极大，但内容推荐不稳定，内容展现程度在网上并不高。收益分领域，主要偏向于搞笑奇葩、社会资讯、奇趣猎奇、文化科普、生活、历史等。权益获取有一定难度，收益一般。初始账号没有视频发布权限。
快传号主要分发渠道：360安全浏览器、360极速浏览器、360搜索、360手机助手、360快资讯。
11.优酷号
优酷旗下自媒体，虽然同属于大鱼号分发渠道，但优酷号对于视频的推荐显然更加精准，收益和流量一般，入驻难度极高，需要内部邀请码，侧重于影视、娱乐、游戏等领域。
优酷号主要分发渠道：优酷、土豆
12.微信公众号
微信旗下自媒体，传统闭环内容的代表，红利期已经过去，公众号传播力有限，能够长期吸引用户关注并阅读的公众号多为刚需，如：通知、新闻、水、电、气等，本地服务类公众号比较吃香。500粉丝可开通流量主，获取流量收益，单价一般主要看内容的传播力。
13.微信视频号
微信旗下自媒体，属于微信新型的自媒体传播平台，类似于抖音，收益获取除外站入驻奖励外，主要以带货、直播为主，创作活动较少，权益体系尚未建设完毕。
14.芒果内容开放平台
芒果TV旗下自媒体，属于自媒体三流平台，虽然背靠湖南卫视，但是平台并不知名，侧重领域明显，主要偏向于娱乐、影视、游戏等领域，收益开通有短期内难以达成的硬性条件，权益体系一般，但据内部消息，近几个月内可能会推出新的创作者扶持计划。
芒果内容开放平台主要分发渠道：芒果TV、大芒。
15.搜狐号
搜狐旗下自媒体，属于自媒体二流平台，收益、权益获取有一定门槛，但总体创作收益较低，平台原创内容比例较低，不适合新人创作，适合软文推广。
搜狐号主要分发渠道：搜狐网、搜狐视频、搜狐新闻。
16.网易号
网易旗下自媒体，属于自媒体二流平台，收益单价极低、平台原创内容比例极低!不建议非媒体、机关事业单位、政府部门的个人及民营企业创作者入驻。
网易号主要分发渠道：网易新闻等。
17.小红书
行吟信息科技旗下自媒体，属于自媒体二流平台，没有流量收益，500粉丝可开通视频号，平台活动比较多，可以通过参加活动获取奖金。美妆、时尚、娱乐、健身、宠物、美食、生活领域创作者资深社区。主要收益以带货、直播为主。
18.爆米花视频号
爆米花网旗下自媒体，有自己的网站和APP，没有明显侧重领域，知名度不高，APP和网页端账号数据不互通，可一个视频两个端口同时发，同时获取收益，APP发布视频收益满一元即可提现。
19.一点号
一点资讯旗下自媒体，属于自媒体二流平台，平台活动和权益还算比较完善，但获取收益难度极高。没有明显侧重领域，推荐机制不明确，内容审核速度极慢，但人工咨询和侵权投诉处理速度还不错。
一点号主要分发平台：一点资讯。
20.知乎
国内最大的内容知识分享交流社区，创作者主要以知识、课程类为主，娱乐类推荐极少，需要有真正干货、真正有实力的内容才能发展起来。有图文和视频双收益，但推荐内容质量要求非常高。
其他：网易云音乐、QQ音乐等(视频收益难)/虎牙、斗鱼等(直播为主，视频收益极低)/秒拍、美拍、皮皮虾、内个段仔(原内涵段子)、美图、糗事百科等，均无收益，创收主要为带货、软文推广、活动奖励等/大风号(停止入驻，需要邀请码)/东方号、惠头条、明珠号(不推荐)/WiFi万能钥匙自媒体(这个真没了解过，网上一点信息都没有)/简书(内容分享，收益难度极高)。
各个短视频平台对比
https://www.qinzhiqiang.com/archives/151828.html
短视频盈利模式
技术学习
学习路线
一、快速入门
1.人工智能与机器学习深度学习本质区别、回归和分类任务的本质、聚类和降维任务的本质
2.KNN算法
二、算法基础
1.python基础与科学计算模块
2.科学计算模型Numpy
3.数据处理分析模块Pandas
4.据可视化模块
5.AI数学知识
6.线性回归算法：多元线性回归、梯度下降法、归一化、正则化、Lasso回归、Ridge、多项式回归
7.线性分类算法：逻辑回归、Softmax回归、SVM支持向量机、SMO优化算法
三、机器学习实战
1.无监督学习算法：聚类系列算法、PCA降维算法、EM算法、GMM算法
2.决策树系列算法：决策树算法、随机森林算法、Adaboost算法、GBDT、XGboost算法
3.Kaggle实战：药店销量预测案例、网页分类案例
4.海量数据挖掘工具：分布式概念、spark分布式计算框架、sparkMlib模块、sparkML模块
四、深度学习实战
1.概率图模型算法：贝叶斯分类、HMM算法、最大熵模型、条件随机场
2.深度学习原理到进阶实战：神经网络算法、TensorFlow深度学习工具、Back Propagation反向传播推导、TensorBoard模块
五、图像识别
1.图像识别原理到进阶实战：卷积神经网络原理、卷积神经网络优化、经典卷积网络算法、OpenCV模块、古典目标检测、现代目标检测、上采样_双线性插值_转置卷积
2.图像识别项目
六、 语言处理
1.自然语言处理原理到进阶实战：词向量与词嵌入、循环神经网络原理与优化、Transformer和Bert
2.自然语言处理项目：词向量、自然语言处理--情感分析、AI写唐诗、Seq2Seq聊天机器人、实战NER命名实体识别项目、BERT新浪新闻10分类项目、GPT2聊天机器人
七、数据挖掘
1.海量数据挖掘工具：推荐系统--流程与架构、推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战、推荐系统--模型使用和推荐服务
1.人工智能与机器学习深度学习本质区别、回归和分类任务的本质、聚类和降维任务的本质
2.KNN算法
二、算法基础
1.python基础与科学计算模块
2.科学计算模型Numpy
3.数据处理分析模块Pandas
4.据可视化模块
5.AI数学知识
6.线性回归算法：多元线性回归、梯度下降法、归一化、正则化、Lasso回归、Ridge、多项式回归
7.线性分类算法：逻辑回归、Softmax回归、SVM支持向量机、SMO优化算法
三、机器学习实战
1.无监督学习算法：聚类系列算法、PCA降维算法、EM算法、GMM算法
2.决策树系列算法：决策树算法、随机森林算法、Adaboost算法、GBDT、XGboost算法
3.Kaggle实战：药店销量预测案例、网页分类案例
4.海量数据挖掘工具：分布式概念、spark分布式计算框架、sparkMlib模块、sparkML模块
四、深度学习实战
1.概率图模型算法：贝叶斯分类、HMM算法、最大熵模型、条件随机场
2.深度学习原理到进阶实战：神经网络算法、TensorFlow深度学习工具、Back Propagation反向传播推导、TensorBoard模块
五、图像识别
1.图像识别原理到进阶实战：卷积神经网络原理、卷积神经网络优化、经典卷积网络算法、OpenCV模块、古典目标检测、现代目标检测、上采样_双线性插值_转置卷积
2.图像识别项目
六、 语言处理
1.自然语言处理原理到进阶实战：词向量与词嵌入、循环神经网络原理与优化、Transformer和Bert
2.自然语言处理项目：词向量、自然语言处理--情感分析、AI写唐诗、Seq2Seq聊天机器人、实战NER命名实体识别项目、BERT新浪新闻10分类项目、GPT2聊天机器人
七、数据挖掘
1.海量数据挖掘工具：推荐系统--流程与架构、推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战、推荐系统--模型使用和推荐服务
阶段一、人工智能基础 － 高等数学必知必会
本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础，旨在训练大家逻辑能力，分析能力。拥有良好的数学基础，有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。
一、数据分析
1）常数e
2）导数
3）梯度
4）Taylor
5）gini系数
6）信息熵与组合数
7）梯度下降
8）牛顿法
二、概率论
1）微积分与逼近论
2）极限、微分、积分基本概念
3）利用逼近的思想理解微分，利用积分的方式理解概率
4）概率论基础
5）古典模型
6）常见概率分布
7）大数定理和中心极限定理
8）协方差(矩阵)和相关系数
9）最大似然估计和最大后验估计
三、线性代数及矩阵
1）线性空间及线性变换
2）矩阵的基本概念
3）状态转移矩阵
4）特征向量
5）矩阵的相关乘法
6）矩阵的QR分解
7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵
8）矩阵的SVD分解
9）矩阵的求导
10）矩阵映射/投影
四、凸优化
1）凸优化基本概念
2）凸集
3）凸函数
4）凸优化问题标准形式
5）凸优化之Lagerange对偶化
6）凸优化之牛顿法、梯度下降法求解
阶段二、人工智能提升 － Python高级应用
随着AI时代的到来以及其日益蓬勃的发展，Python作为AI时代的头牌语言地位基本确定，机器学习是着实令人兴奋，但其复杂度及难度较大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流而有了Python库后，可帮助加快数据管道，且Python库也在不断更新发布中，所以本阶段旨在为大家学习后续的机器学习减负。
一、容器
1）列表:list
2）元组:tuple
3）字典: dict
4）数组: Array
5）切片
6）列表推导式
7）浅拷贝和深拷贝
二、函数
1）lambda表达式
2）递归函数及尾递归优化
3）常用内置函数/高阶函数
4）项目案例：约瑟夫环问题
三、常用库
1）时间库
2）并发库
3）科学计算库
4）Matplotlib可视化绘图库
5）锁和线程
6）多线程编程
阶段三、人工智能实用 － 机器学习篇
机器学习利用算法去分析数据、学习数据，随后对现实世界情况作出判断和预测。因此，与预先编写好、只能按照特定逻辑去执行指令的软件不同，机器实际上是在用大量数据和算法去“自我训练”，从而学会如何完成一项任务。
所以本阶段主要从机器学习概述、数据清洗和特征选择、回归算法、决策树、随机森林和提升算法、SVM、聚类算、EM算法、贝叶斯算法、隐马尔科夫模型、LDA主题模型等方面讲解一些机器学习的相关算法以及这些算法的优化过程，这些算法也就是监督算法或者无监督算法。
一、机器学习
1）机器学习概述
二、监督学习
1）逻辑回归
2）softmax分类
3）条件随机场
4）支持向量机svm
5）决策树
6）随机森林
7）GBDT
8）集成学习
三、非监督学习
1）高斯混合模型
2）聚类
3）PCA
4）密度估计
5）LSI
6）LDA
7）双聚类
四、数据处理与模型调优
1）特征提取
2）数据预处理
3）数据降维
4）模型参数调优
5）模型持久化
6）模型可视化
阶段四、人工智能实用 － 数据挖掘篇
本阶段主要通过音乐文件分类和金融反欺诈模型训练等项目，帮助大家对于上阶段的机器学习做更深入的巩固，为后续深度学习及数据挖掘提供项目支撑。
项目一：百度音乐系统文件分类
音乐推荐系统就是利用音乐网站上的音乐信息，向用户提供音乐信息或者建议，帮助用户决定应该听什么歌曲。而个人化推荐则是基于音乐信息及用户的兴趣特征、听歌历史行为，向用户推荐用户可能会感兴趣的音乐或者歌手。推荐算法主要分为以下几种：基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐等；推荐系统常用于各个互联网行业中，比如音乐、电商、旅游、金融等。
项目二：千万级P2P金融系统反欺诈模型训练
目前比较火的互联网金融领域，实质是小额信贷，小额信贷风险管理，本质上是事前对风险的主动把控，尽可能预测和防范可能出现的风险。本项目应用GBDT、Randomforest等机器学习算法做信贷反欺诈模型，通过数据挖掘技术，机器学习模型对用户进行模型化综合度量，确定一个合理的风险范围，使风险和盈利达到一个平衡的状态。
阶段五、人工智能前沿 － 深度学习篇
深度学习是实现机器学习的技术，同时深度学习也带来了机器学习的许多实际应用，拓展了AI的使用领域，本阶段主要从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法以，掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案。针对公司样本不足，采用小样本技术和深度学习技术结合，是项目落地的解决方案。
1）TensorFlow基本应用
2）BP神经网络
3）深度学习概述
4）卷积神经网络(CNN)
5）图像分类(vgg,resnet)
6）目标检测(rcnn,fast-rcnn,faster-rcnn,ssd)
7）递归神经网络(RNN)
8）lstm,bi-lstm,多层LSTM
9）无监督学习之AutoEncoder自动编码器
10）Seq2Seq
11）Seq2Seq with Attension
12）生成对抗网络
13）irgan
14）finetune及迁移学习
15）孪生网络
16）小样本学习
阶段六、人工智能进阶 － 自然语言处理篇
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它已成为人工智能的核心领域。自然语言处理解决的是“让机器可以理解自然语言”这一到目前为止都还只是人类独有的特权，被誉为人工智能皇冠上的明珠，被广泛应用。本阶段从NLP的字、词和句子全方位多角度的学习NLP，作为NLP的基础核心技术，对NLP为核心的项目，如聊天机器人，合理用药系统，写诗机器人和知识图谱等提供底层技术。通过学习NLP和深度学习技术，掌握NLP具有代表性的前沿技术。
1）词（分词，词性标注）代码实战
2）词（深度学习之词向量，字向量）代码实战
3）词（深度学习之实体识别和关系抽取）代码实战
4）词（关键词提取，无用词过滤）代码实战
5）句（句法分析，语义分析）代码实战
6）句（自然语言理解,一阶逻辑）代码实战
7）句（深度学习之文本相似度）代码实战
阶段七、人工智能进阶 － 图像处理篇
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。广泛的应用于农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面，是人工智能和深度学习的重要研究方向。深度学习作为当前机器学习领域最热门的技术之一，已经在图像处理领域获得了应用，并且展现出巨大的前景。本阶段学习了数字图像的基本数据结构和处理技术，到前沿的深度学习处理方法。掌握前沿的ResNet,SSD,Faster RCNN等深度学习模型，对图像分类，目标检测和模式识别等图像处理主要领域达到先进水平。实际工作中很多项目都可以转化为本课程的所学的知识去解决，如行人检测，人脸识别和数字识别。
一、图像基础
图像读，写，保存，画图（线，圆，多边形，添加文字）
二、图像操作及算数运算
图像像素读取，算数运算，ROI区域提取
三、图像颜色空间运算
图像颜色空间相互转化
四、图像几何变换
平移，旋转，仿射变换，透视变换等
五、图像形态学
腐蚀，膨胀，开/闭运算等
六、图像轮廓
长宽，面积，周长，外接圆，方向，平均颜色，层次轮廓等
七、图像统计学
图像直方图
八、图像滤波
高斯滤波，均值滤波，双边滤波，拉普拉斯滤波等
阶段八、人工智能终极实战 － 项目应用
本阶段重点以项目为导向，通过公安系统人脸识别、图像识别以及图像检索、今日头条CTR广告点击量预估、序列分析系统、聊天机器人等多个项目的讲解，结合实际来进行AI的综合运用。
项目一：公安系统人脸识别、图像识别
使用深度学习框架从零开始完成人脸检测的核心技术图像类别识别的操作，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估，方便大家快速动手进行项目实践！识别上千种人靓，返回层次化结构的每个人的标签。
项目二：公安系统图像检索
本项目基于卷积神经网在训练过程中学习出对应的『二值检索向量』，对全部图先做了一个分桶操作，每次检索的时候只取本桶和临近桶的图片作比对，而不是在全域做比对，使用这样的方式提高检索速度，使用Tensorflow框架建立基于ImageNet的卷积神经网络，并完成模型训练以及验证。
项目三：今日头条CTR广告点击量预估
点击率预估是广告技术的核心算法之一，它是很多广告算法工程师喜爱的战场。广告的价值就在于宣传效果,点击率是其中最直接的考核方式之一,点击率越大,证明广告的潜在客户越多,价值就越大,因此才会出现了刷点击率的工具和技术。通过对于点击量的评估，完成对于潜在用户的价值挖掘。
项目四：序列分析系统
时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，主要基于随机过程理论和数理统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律以便用于解决实际问题。主要包括自相关分析等一般的统计分析方法，构建模型从而进行业务推断。经典的统计分析是假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重于研究数据样本序列之间的依赖关系。时间序列预测一般反应了三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化和随机性变化。时间序列预测常应用于国民经济宏观控制、企业经营管理、市场潜力量预测、天气预报、水文预报等方面，是应用于金融行业的一种核心算法之一。
项目五：京东聊天机器人/智能客服
聊天机器人/智能客服是一个用来模拟人类对话或者聊天的一个系统，利用深度学习和机器学习等NLP相关算法构建出问题和答案之间的匹配模型，然后可以将其应用到客服等需要在线服务的行业领域中，聊天机器人可以降低公司客服成本，还能够提高客户的体验友好性。 在一个完整的聊天机器人实现过程中，主要包含了一些核心技术，包括但不限于：爬虫技术、机器学习算法、深度学习算法、NLP领域相关算法。通过实现一个聊天机器人可以帮助我们队AI整体知识的一个掌握。
项目六：机器人写诗歌
机器人写诗歌/小说是一种基于NLP自然语言相关技术的一种应用，在实现过程中可以基于机器学习相关算法或者深度学习相关算法来进行小说/诗歌构建过程。人工智能的一个终极目标就是让机器人能够像人类一样理解文字，并运用文字进行创作，而这个目标大致上主要分为两个部分，也就是自然语言理解和自然语言生成，其中现阶段的主要自然语言生成的运用，自然语言生成主要有两种不同的方式，分别为基于规则和基于统计，基于规则是指首先了解词性及语法等规则，再依据这样的规则写出文章；而基于统计的本质是根据先前的字句和统计的结果，进而判断下一个子的生成，例如马尔科夫模型就是一种常用的基于统计的方法。
项目七：机器翻译系统
机器翻译又称自动翻译，是指利用计算机将一种自然语言转换为另外一种自然语言的过程，机器翻译是人工智能的终极目标之一，具有很高的研究价值，同时机器翻译也具有比较重要的实用价值，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面起到了越来越重要的作用；机器翻译主要分为以下三个过程：原文分析、原文译文转换和译文生成；机器翻译的方式有很多种，但是随着深度学习研究取得比较大的进展，基于人工网络的机器翻译也逐渐兴起，特别是基于长短时记忆(LSTM)的循环神经网络(RDD)的应用，为机器翻译添了一把火。
项目八：垃圾邮件过滤系统
邮件主要可以分为有效邮件和垃圾邮件两大类，有效邮件指的邮件接收者有意义的邮件，而垃圾邮件转指那些没有任何意义的邮件，其内容主要包含赚钱信息、成人广告、商业或者个人网站广告、电子杂志等，其中垃圾邮件又可以发为良性垃圾邮件和恶性垃圾邮件，良性垃圾邮件指的就是对收件人影响不大的信息邮件，而恶性垃圾邮件指具有破坏性的电子邮件，比如包含病毒、木马等恶意程序的邮件。垃圾邮件过滤主要使用使用机器学习、深度学习等相关算法，比如贝叶斯算法、CNN等，识别出所接收到的邮件中那些是垃圾邮件。
项目九：手工数字识别
人认知世界的开始就是从认识数字开始的，深度学习也一样，数字识别是深度学习的一个很好的切入口，是一个非常经典的原型问题，通过对手写数字识别功能的实现，可以帮助我们后续对神经网络的理解和应用。选取手写数字识别的主要原因是手写数字具有一定的挑战性，要求对编程能力及神经网络思维能力有一定的要求，但同时手写数字问题的复杂度不高，不需要大量的运算，而且手写数字也可以作为其它技术的一个基础，所以以手写数字识别为基础，贯穿始终，从而理解深度学习相关的应用知识。
项目十：癌症筛选检测
技术可以改变癌症患者的命运吗，对于患有乳腺癌患者来说，复发还是痊愈影响这患者的生命，那么怎么来预测患者的患病结果呢，机器学习算法可以帮助我们解决这一难题，本项目应用机器学习logistic回归模型，来预测乳腺癌患者复发还是正常，有效的预测出医学难题。
项目十一：葡萄酒质量检测系统
随着信息科技的快速发展,计算机中的经典算法在葡萄酒产业中得到了广泛的研究与应用。其中机器学习算法的特点是运用了人工智能技术,在大量的样本集训练和学习后可以自动地找出运算所需要的参数和模型。
项目十二：淘宝网购物篮分析推荐算法
购物篮分析(Market Basket Analysis)即非常有名的啤酒尿布故事的一个反应，是通过对购物篮中的商品信息进行分析研究，得出顾客的购买行为，主要目的是找出什么样的物品会经常出现在一起，也就是那些商品之间是有很大的关联性的。通过购物篮分析挖掘出来的信息可以用于指导交叉销售、追加销售、商品促销、顾客忠诚度管理、库存管理和折扣计划等业务；购物篮分析的最常用应用场景是电商行业，但除此之外，该算法还被应用于信用卡商城、电信与金融服务业、保险业以及医疗行业等。
项目十三：手工实现梯度下降回归算法
梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。
项目十四：基于TensorFlow实现回归算法
回归算法是业界比较常用的一种机器学习算法，通过应用于各种不同的业务场景，是一种成熟而稳定的算法种类；TensorFlow是一种常用于深度学习相关领域的算法工具；随着深度学习热度的高涨，TensorFlow的使用也会越来越多，从而使用TensorFlow来实现一个不存在的算法，会加深对TensorFlow的理解和使用；基于TensorFlow的回归算法的实现有助于后续的TensorFlow框架的理解和应用，并可以促进深度学习相关知识的掌握。
项目十五：合理用药系统
合理用药系统，是根据临床合理用药专业工作的基本特点和要求，运用NLP和深度学习技术对药品说明书，临床路径等医学知识进行标准化，结构化处理。如自动提取药品说明书文本里面的关键信息如：药品相互作用，禁忌，用法用量，适用人群等，实现医嘱自动审查，及时发现不合理用药问题，帮助医生、药师等临床专业人员在用药过程中及时有效地掌握和利用医药知识，预防药物不良事件的发生、促进临床合理用药工作。
项目十六：行人检测
行人检测是利用图像处理技术和深度学习技术对图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。学习完行人检测技术后，对类似的工业缺陷检测，外观检测和医疗影像检测等目标检测范畴类的项目可以一通百通。该技术可与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。
阶段九、人工智能实战 － 企业项目实战
课程一、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
课程风格通俗易懂，基于真实数据集案例实战。主体课程分成三个大模块(1)python数据分析，(2)机器学习经典算法原理详解,(3)十大经典案例实战。通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。算法课程注重于原理推导与流程解释，结合实例通俗讲解复杂的机器学习算法，并以实战为主，所有课时都结合代码演示。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战，分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中，同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。
1）Python数据分析与机器学习实战课程简介
2）Python快速入门
3）Python科学计算库Numpy
4）Python数据分析处理库Pandas
5）Python可视化库Matplotlib
6）回归算法
7）模型评估
8）K近邻算法
9）决策树与随机森林算法
10）支持向量机
11）贝叶斯算法
12）神经网络
13）Adaboost算法
14）SVD与推荐
15）聚类算法
16）案例实战：使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
17）案例实战：信用卡欺诈行为检测
18）案例实战：泰坦尼克号获救预测
19）案例实战：鸢尾花数据集分析
20）案例实战：级联结构的机器学习模型
21）案例实战：员工离职预测
22）案例实战：使用神经网络进行手写字体识别
23）案例实战：主成分分析
24）案例实战：基于NLP的股价预测
25）案例实战：借贷公司数据分析
课程二、人工智能与深度学习实战
课程风格通俗易懂，必备原理，形象解读，项目实战缺一不可！主体课程分成四个大模块(1)神经网络必备基础知识点，(2)深度学习模型，(3)深度学习框架Caffe与Tensorflow，(4)深度学习项目实战。 课程首先概述讲解深度学习应用与挑战，由计算机视觉中图像分类任务开始讲解深度学习的常规套路。对于复杂的神经网络，将其展开成多个小模块进行逐一攻破，再挑战整体神经网络架构。对于深度学习模型形象解读卷积神经网络原理，详解其中涉及的每一个参数，对卷积网络架构展开分析与评估，对于现阶段火爆的对抗生成网络以及强化学习给出形象解读，并配合项目实战实际演示效果。 基于框架实战，选择两款深度学习最火框架，Caffe与Tensorflow，首先讲解其基本使用方法，并结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务。 选择经典深度学习项目实战，使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 课程提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家快速动手进行项目实践！
1）深度学习概述与挑战
2）图像分类基本原理门
3）深度学习必备基础知识点
4）神经网络反向传播原理
5）神经网络整体架构
6）神经网络案例实战图像分类任务
7）卷积神经网络基本原理
8）卷积参数详解
9）卷积神经网络案例实战
10）经典网络架构分析
11）分类与回归任务
12）三代物体检测算法分析
13）数据增强策略
14）TransferLearning
15）网络架构设计
16） 深度学习框架Caffe网络结构配置
17）Caffe
18）深度学习项目实战人脸检测
19）人脸正负样本数据源制作
20）人脸检测网络架构配置习模型
21）人脸检测代码实战
22）人脸关键点定位项目实战
23）人脸关键点定位网络模型
24）人脸关键点定位构建级联网络
25）人脸关键点定位测试效果与分析
26）Tensorflow框架实战
27）Tensorflow构建回归模型
28）Tensorflow构建神经网络模型
29）Tensorflow深度学习模型
30）Tensorflow打造RNN网络模型
31）Tensorflow项目实战验证识别
32）项目实战图像风格转换
33）QLearning算法原理
34）DQN网络架构
35）项目实战DQN网络让AI自己玩游戏
36）项目实战对抗生成网络等
项目一、AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）
随着科技的发展，现在视频的来源和类型多样性，互联网视频内容充斥着整个网络，如果仅仅是通过翻页的方法来寻找自己想看的视频必然会感到疲劳，现在急需一种能智能推荐的工具，推荐系统通过分析用户对视频的评分分析，对用户的兴趣进行建模，从而预测用户的兴趣并给用户进行推荐。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，而大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，企业面临海量数据的到来，大多选择把数据从本地迁移至云端，云端将成为最大的非结构化数据存储场所。本项目主要以客户咨询为载体，分析客户的群体，分布，旨在挖掘客户的内在需求，帮助企业实现更有价值的营销。
一、教务管理系统业务介绍
1）教务管理系统框架讲解
2）系统业务逻辑介绍
二、大数据需求分析
1）明确数据需求
2）大数据分析过程
3）分析难点和解决方案
4）大数据相关技术选型
三、构建分布式大数据框架
1）Hadoop分布式集群配置
2）ZooKeeper高可用
3）SQOOP数据转移
4）ETL数据清洗
5）HIVE数据分析
6）HBase数据存储
四、基于教务管理系统大数据分析
1）业务数据分析指标设定
2）操作MapReduce分而治之
3）使用Hive进行数据整合抽离
4）使用HBase存储非结构话数据
五、大数据可视化
1）可视化技术选型
2）Echarts代码展示炫酷视图
3）使用Tableau进行数据可视化展示
项目二、电商大数据情感分析与AI推断实战项目（第一季）
本项目从开发的角度以大数据、PHP技术栈为基础，使用真实商用表结构和脱敏数据，分三步构建商用系统、真实大数据环境、进行推断分析以及呈现结果。 项目课程的完整性、商业性，可以使学者尽可能完整地体会真实的商业需求和业务逻辑。完整的项目过程，使PHP技术栈的同学得以窥见和学到一个完整商业平台项目的搭建方法；真实大数据环境的搭建，使呈现、建立大数据的工具应用技术概念储备；基于大数据平台的分析需求的实现、呈现，将完整的一次大数据技术栈到分析结果的中线，平铺直述，为想要学习大数据并有开发基础的同学点亮新的能力。
一、实践项目研发
1）开发环境的安装配置
2）表与数据
3）LARAVEL的快速开发实践
4）批量创建模型
5）万能控制器与表配置
6）统一视图的创建
二、数据分析需求设立
1）定义数据需求
2）分析计算过程
3）分析难点和解决方案
4）大数据技术选型
三、大数据平台搭建
1）分布式环境的模拟建立
2）网络环境的调通
3）身份验证与集群控制
4）Hadoop环境搭建和要点说明
5）MapReduce与Yarn的搭建和说明
四、大数据分析脚本编写
1）MapReduce脚本编写
2）拆解数据需求
3）Map逻辑详写
4）Reduce逻辑详写
5）结果整理与输出
五、结果可视化
1）可视化需求和技术选型
2）展示页面的快速铺设
3）可视化JS上手
4）使用可视化JS展示结果
项目三、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
本项目结合目前流行的大数据框架，在原有成熟业务的前提下，进行大数据分析处理，真实还原企业应用，让学员身临其境的感受企业大数据开发的整个流程。
项目的业务系统底层主要采用JAVA架构，大数据分析主要采用Hadoop框架，其中包括Kettle实现ETL、SQOOP、Hive、Kibana、HBASE、Spark以及人工智能算法等框架技术；采用真实大数据集群环境的搭建，让学员切身感受企业项目的从0到1的过程。
一、系统业务介绍
1）底层业务实现框架讲解
2）功能模块讲解
二、系统架构设计
1）总体架构分析
2）数据流向
3）各技术选型承载作用
4）部署方案
三、详尽实现
1）原始数据处理
2）ETL数据导入
3）MR数据计算
4）Hive数据分析
四、数据可视化
1）采用Highcharts插件展示客户偏好曲线图
2）使用Tableau进行数据分析可视化展示
五、项目优化
1）ZooKeeper实现HA
2）集群监控的整体联调
项目四、AI大数据基站定位智能推荐商圈分析项目实战（第一季）
随着当今个人手机终端的普及、出行人群中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例，根据手机信号在真实地理空间的覆盖情况，将手机用户时间序列的手机定位数据，映射至现实地理位置空间位置，即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘出人口空间分布与活动联系特征信息。
商圈是现代市场中企业市场活动的空间，同时也是商品和服务享用者的区域。商圈划分为目的之一是研究潜在顾客分布，以制定适宜的商业对策。
本项目以实战为基础结合大数据技术Hadoop、.Net技术全栈为基础，采用真实商业数据，分不同环节构建商用系统、真实大数据环境、进行推断分析及呈现数据。
一、分析系统业务逻辑讲解
1）大数据基站定位智能推荐商圈分析系统介绍
2）数据前期清洗和数据分析目标指标的设定等
二、大数据导入与存储
1）关系型数据库基础知识
2）hive的基本语法
3）hive的架构及设计原理
4）hive安装部署与案例等
5）Sqoop安装及使用
6）Sqoop与关系型数据库进行交互等
7）动手实践
三、Hbase理论及实战
1）Hbase简介、安装及配置
2）Hbase的数据存储与数据模型
3）Hbase Shell
4）Hbase 访问接口
5）Hbase数据备份与恢复方法等
6）动手实践（数据转储与备份）
四、基站数据分析与统计推断
1）背景与分析推断目标
2）分析方法与过程推断
3）动手实践（分析既定指标数据）
五、数据分析与统计推断结果的展示（大数据可视化）
1）使用Tableau展示数据分析结果
2）使用HighCharts、ECharts展示数据分析结果
阶段十、阿里云认证
课程一、云计算 – 网站建设：部署与发布
阿里云网站建设认证课程教你如何掌握将一个本地已经设计好的静态网站发布到Internet公共互联网，绑定域名，完成工信部的ICP备案。
课程二、云计算 – 网站建设：简单动态网站搭建
阿里云简单动态网站搭建课程教你掌握如何快速搭建一个WordPress动态网站，并会对网站进行个性化定制，以满足不同的场景需求。
课程三、云计算 – 云服务器管理维护
阿里云服务器运维管理课程教你掌握快速开通一台云服务器，并通过管理控制台方便地进行服务器的管理、服务器配置的变更和升级、数据的备份，并保证其可以正常运转并按业务需求随时进行配置的变更。
课程四、云计算 – 云数据库管理与数据迁移
阿里云云数据库管理与数据迁移认证课程掌握云数据库的概念，如何在云端创建数据库、将自建数据库迁移至云数据库MySQL版、数据导入导出，以及云数据库运维的常用操作。
课程五、云计算 – 云存储：对象存储管理与安全
阿里云云储存认证课程教你掌握安全、高可靠的云存储的使用，以及在云端存储下载文件，处理图片，以及如何保护数据的安全。
课程六、云计算 – 超大流量网站的负载均衡
掌握如何为网站实现负载均衡，以轻松应对超大流量和高负载。
课程七、大数据 – MOOC网站日志分析
本课程可以帮助学员掌握如何收集用户访问日志，如何对访问日志进行分析，如何利用大数据计算服务对数据进行处理，如何以图表化的形式展示分析后的数据。
课程八、大数据 – 搭建企业级数据分析平台
模拟电商场景，搭建企业级的数据分析平台，用来分析商品数据、销售数据以及用户行为等。
课程九、大数据 – 基于LBS的热点店铺搜索
本课程可以帮助学员掌握如何在分布式计算框架下开发一个类似于手机地图查找周边热点（POI）的功能，掌握GeoHash编码原理，以及在地理位置中的应用，并能将其应用在其他基于LBS的定位场景中。
课程中完整的演示了整个开发步骤，学员在学完此课程之后，掌握其原理，可以在各种分布式计算框架下完成此功能的开发，比如MapReduce、Spark。
课程十、大数据 – 基于机器学习PAI实现精细化营销
本课程通过一个简单案例了解、掌握企业营销中常见的、也是必需的精准营销数据处理过程，了解机器学习PAI的具体应用，指导学员掌握大数据时代营销的利器—通过机器学习实现营销。
课程十一、大数据 – 基于机器学习的客户流失预警分析
本课程讲解了客户流失的分析方法、流程，同时详细介绍了机器学习中常用的分类算法、集成学习模型等通用技能，并使用阿里云机器学习PAI实现流失预警分析。可以帮助企业快速、准确识别流失客户，辅助制定策略进行客户关怀，达到挽留客户的目的。
课程十二、大数据 – 使用DataV制作实时销售数据可视化大屏
帮助非专业工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的实时可视化数据大屏，以满足业务展示、业务监控、风险预警等多种业务的展示需求。
课程十三、大数据 – 使用MaxCompute进行数据质量核查
通过本案例，学员可了解影响数据质量的因素，出现数据质量问题的类型，掌握通过MaxCompute（DateIDE）设计数据质量监控的方法，最终独立解决常见的数据质量监控需求。
课程十四、大数据 – 使用Quick BI制作图形化报表
阿里云Quick BI制作图形化报表认证课程教你掌握将电商运营过程中的数据进行图表化展现，掌握通过Quick BI将数据制作成各种图形化报表的方法，同时还将掌握搭建企业级报表门户的方法。
课程十五、大数据 – 使用时间序列分解模型预测商品销量
使用时间序列分解模型预测商品销量教你掌握商品销量预测方法、时间序列分解以及熟悉相关产品的操作演示和项目介绍。
课程十六、云安全 – 云平台使用安全
阿里云云平台使用安全认证课程教你了解由传统IT到云计算架构的变迁过程、当前信息安全的现状和形势，以及在云计算时代不同系统架构中应该从哪些方面利用云平台的优势使用安全风险快速降低90%。
课程十七、云安全 – 云上服务器安全
阿里云云上服务器安全认证课程教你了解在互联网上提供计算功能的服务器主要面临哪些安全风险，并针对这些风险提供了切实可行的、免费的防护方案。
课程十八、云安全 – 云上网络安全
了解网络安全的原理和解决办法，以及应对DDoS攻击的方法和防护措施，确保云上网络的安全。
课程十九、云安全 – 云上数据安全
了解云上数据的安全隐患，掌握数据备份、数据加密、数据传输安全的解决方法。
课程二十、云安全 – 云上应用安全
了解常见的应用安全风险，SQL注入原理及防护，网站防篡改的解决方案等，确保云上应用的安全。
课程二十一、云安全 – 云上安全管理
了解云上的安全监控方法，学会使用监控大屏来监控安全风险，并能够自定义报警规则，确保随时掌握云上应用的安全情况。
本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础，旨在训练大家逻辑能力，分析能力。拥有良好的数学基础，有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。
一、数据分析
1）常数e
2）导数
3）梯度
4）Taylor
5）gini系数
6）信息熵与组合数
7）梯度下降
8）牛顿法
二、概率论
1）微积分与逼近论
2）极限、微分、积分基本概念
3）利用逼近的思想理解微分，利用积分的方式理解概率
4）概率论基础
5）古典模型
6）常见概率分布
7）大数定理和中心极限定理
8）协方差(矩阵)和相关系数
9）最大似然估计和最大后验估计
三、线性代数及矩阵
1）线性空间及线性变换
2）矩阵的基本概念
3）状态转移矩阵
4）特征向量
5）矩阵的相关乘法
6）矩阵的QR分解
7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵
8）矩阵的SVD分解
9）矩阵的求导
10）矩阵映射/投影
四、凸优化
1）凸优化基本概念
2）凸集
3）凸函数
4）凸优化问题标准形式
5）凸优化之Lagerange对偶化
6）凸优化之牛顿法、梯度下降法求解
阶段二、人工智能提升 － Python高级应用
随着AI时代的到来以及其日益蓬勃的发展，Python作为AI时代的头牌语言地位基本确定，机器学习是着实令人兴奋，但其复杂度及难度较大，通常会涉及组装工作流和管道、设置数据源及内部和云部署之间的分流而有了Python库后，可帮助加快数据管道，且Python库也在不断更新发布中，所以本阶段旨在为大家学习后续的机器学习减负。
一、容器
1）列表:list
2）元组:tuple
3）字典: dict
4）数组: Array
5）切片
6）列表推导式
7）浅拷贝和深拷贝
二、函数
1）lambda表达式
2）递归函数及尾递归优化
3）常用内置函数/高阶函数
4）项目案例：约瑟夫环问题
三、常用库
1）时间库
2）并发库
3）科学计算库
4）Matplotlib可视化绘图库
5）锁和线程
6）多线程编程
阶段三、人工智能实用 － 机器学习篇
机器学习利用算法去分析数据、学习数据，随后对现实世界情况作出判断和预测。因此，与预先编写好、只能按照特定逻辑去执行指令的软件不同，机器实际上是在用大量数据和算法去“自我训练”，从而学会如何完成一项任务。
所以本阶段主要从机器学习概述、数据清洗和特征选择、回归算法、决策树、随机森林和提升算法、SVM、聚类算、EM算法、贝叶斯算法、隐马尔科夫模型、LDA主题模型等方面讲解一些机器学习的相关算法以及这些算法的优化过程，这些算法也就是监督算法或者无监督算法。
一、机器学习
1）机器学习概述
二、监督学习
1）逻辑回归
2）softmax分类
3）条件随机场
4）支持向量机svm
5）决策树
6）随机森林
7）GBDT
8）集成学习
三、非监督学习
1）高斯混合模型
2）聚类
3）PCA
4）密度估计
5）LSI
6）LDA
7）双聚类
四、数据处理与模型调优
1）特征提取
2）数据预处理
3）数据降维
4）模型参数调优
5）模型持久化
6）模型可视化
阶段四、人工智能实用 － 数据挖掘篇
本阶段主要通过音乐文件分类和金融反欺诈模型训练等项目，帮助大家对于上阶段的机器学习做更深入的巩固，为后续深度学习及数据挖掘提供项目支撑。
项目一：百度音乐系统文件分类
音乐推荐系统就是利用音乐网站上的音乐信息，向用户提供音乐信息或者建议，帮助用户决定应该听什么歌曲。而个人化推荐则是基于音乐信息及用户的兴趣特征、听歌历史行为，向用户推荐用户可能会感兴趣的音乐或者歌手。推荐算法主要分为以下几种：基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐等；推荐系统常用于各个互联网行业中，比如音乐、电商、旅游、金融等。
项目二：千万级P2P金融系统反欺诈模型训练
目前比较火的互联网金融领域，实质是小额信贷，小额信贷风险管理，本质上是事前对风险的主动把控，尽可能预测和防范可能出现的风险。本项目应用GBDT、Randomforest等机器学习算法做信贷反欺诈模型，通过数据挖掘技术，机器学习模型对用户进行模型化综合度量，确定一个合理的风险范围，使风险和盈利达到一个平衡的状态。
阶段五、人工智能前沿 － 深度学习篇
深度学习是实现机器学习的技术，同时深度学习也带来了机器学习的许多实际应用，拓展了AI的使用领域，本阶段主要从TensorFlow、BP神经网络、深度学习概述、CNN卷积神经网络、递归神经网、自动编码机，序列到序列网络、生成对抗网络，孪生网络，小样本学习技术等方面讲解深度学习相关算法以，掌握深度学习前沿技术，并根据不同项目选择不同的技术解决方案。针对公司样本不足，采用小样本技术和深度学习技术结合，是项目落地的解决方案。
1）TensorFlow基本应用
2）BP神经网络
3）深度学习概述
4）卷积神经网络(CNN)
5）图像分类(vgg,resnet)
6）目标检测(rcnn,fast-rcnn,faster-rcnn,ssd)
7）递归神经网络(RNN)
8）lstm,bi-lstm,多层LSTM
9）无监督学习之AutoEncoder自动编码器
10）Seq2Seq
11）Seq2Seq with Attension
12）生成对抗网络
13）irgan
14）finetune及迁移学习
15）孪生网络
16）小样本学习
阶段六、人工智能进阶 － 自然语言处理篇
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它已成为人工智能的核心领域。自然语言处理解决的是“让机器可以理解自然语言”这一到目前为止都还只是人类独有的特权，被誉为人工智能皇冠上的明珠，被广泛应用。本阶段从NLP的字、词和句子全方位多角度的学习NLP，作为NLP的基础核心技术，对NLP为核心的项目，如聊天机器人，合理用药系统，写诗机器人和知识图谱等提供底层技术。通过学习NLP和深度学习技术，掌握NLP具有代表性的前沿技术。
1）词（分词，词性标注）代码实战
2）词（深度学习之词向量，字向量）代码实战
3）词（深度学习之实体识别和关系抽取）代码实战
4）词（关键词提取，无用词过滤）代码实战
5）句（句法分析，语义分析）代码实战
6）句（自然语言理解,一阶逻辑）代码实战
7）句（深度学习之文本相似度）代码实战
阶段七、人工智能进阶 － 图像处理篇
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。广泛的应用于农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面，是人工智能和深度学习的重要研究方向。深度学习作为当前机器学习领域最热门的技术之一，已经在图像处理领域获得了应用，并且展现出巨大的前景。本阶段学习了数字图像的基本数据结构和处理技术，到前沿的深度学习处理方法。掌握前沿的ResNet,SSD,Faster RCNN等深度学习模型，对图像分类，目标检测和模式识别等图像处理主要领域达到先进水平。实际工作中很多项目都可以转化为本课程的所学的知识去解决，如行人检测，人脸识别和数字识别。
一、图像基础
图像读，写，保存，画图（线，圆，多边形，添加文字）
二、图像操作及算数运算
图像像素读取，算数运算，ROI区域提取
三、图像颜色空间运算
图像颜色空间相互转化
四、图像几何变换
平移，旋转，仿射变换，透视变换等
五、图像形态学
腐蚀，膨胀，开/闭运算等
六、图像轮廓
长宽，面积，周长，外接圆，方向，平均颜色，层次轮廓等
七、图像统计学
图像直方图
八、图像滤波
高斯滤波，均值滤波，双边滤波，拉普拉斯滤波等
阶段八、人工智能终极实战 － 项目应用
本阶段重点以项目为导向，通过公安系统人脸识别、图像识别以及图像检索、今日头条CTR广告点击量预估、序列分析系统、聊天机器人等多个项目的讲解，结合实际来进行AI的综合运用。
项目一：公安系统人脸识别、图像识别
使用深度学习框架从零开始完成人脸检测的核心技术图像类别识别的操作，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估，方便大家快速动手进行项目实践！识别上千种人靓，返回层次化结构的每个人的标签。
项目二：公安系统图像检索
本项目基于卷积神经网在训练过程中学习出对应的『二值检索向量』，对全部图先做了一个分桶操作，每次检索的时候只取本桶和临近桶的图片作比对，而不是在全域做比对，使用这样的方式提高检索速度，使用Tensorflow框架建立基于ImageNet的卷积神经网络，并完成模型训练以及验证。
项目三：今日头条CTR广告点击量预估
点击率预估是广告技术的核心算法之一，它是很多广告算法工程师喜爱的战场。广告的价值就在于宣传效果,点击率是其中最直接的考核方式之一,点击率越大,证明广告的潜在客户越多,价值就越大,因此才会出现了刷点击率的工具和技术。通过对于点击量的评估，完成对于潜在用户的价值挖掘。
项目四：序列分析系统
时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，主要基于随机过程理论和数理统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律以便用于解决实际问题。主要包括自相关分析等一般的统计分析方法，构建模型从而进行业务推断。经典的统计分析是假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重于研究数据样本序列之间的依赖关系。时间序列预测一般反应了三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化和随机性变化。时间序列预测常应用于国民经济宏观控制、企业经营管理、市场潜力量预测、天气预报、水文预报等方面，是应用于金融行业的一种核心算法之一。
项目五：京东聊天机器人/智能客服
聊天机器人/智能客服是一个用来模拟人类对话或者聊天的一个系统，利用深度学习和机器学习等NLP相关算法构建出问题和答案之间的匹配模型，然后可以将其应用到客服等需要在线服务的行业领域中，聊天机器人可以降低公司客服成本，还能够提高客户的体验友好性。 在一个完整的聊天机器人实现过程中，主要包含了一些核心技术，包括但不限于：爬虫技术、机器学习算法、深度学习算法、NLP领域相关算法。通过实现一个聊天机器人可以帮助我们队AI整体知识的一个掌握。
项目六：机器人写诗歌
机器人写诗歌/小说是一种基于NLP自然语言相关技术的一种应用，在实现过程中可以基于机器学习相关算法或者深度学习相关算法来进行小说/诗歌构建过程。人工智能的一个终极目标就是让机器人能够像人类一样理解文字，并运用文字进行创作，而这个目标大致上主要分为两个部分，也就是自然语言理解和自然语言生成，其中现阶段的主要自然语言生成的运用，自然语言生成主要有两种不同的方式，分别为基于规则和基于统计，基于规则是指首先了解词性及语法等规则，再依据这样的规则写出文章；而基于统计的本质是根据先前的字句和统计的结果，进而判断下一个子的生成，例如马尔科夫模型就是一种常用的基于统计的方法。
项目七：机器翻译系统
机器翻译又称自动翻译，是指利用计算机将一种自然语言转换为另外一种自然语言的过程，机器翻译是人工智能的终极目标之一，具有很高的研究价值，同时机器翻译也具有比较重要的实用价值，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面起到了越来越重要的作用；机器翻译主要分为以下三个过程：原文分析、原文译文转换和译文生成；机器翻译的方式有很多种，但是随着深度学习研究取得比较大的进展，基于人工网络的机器翻译也逐渐兴起，特别是基于长短时记忆(LSTM)的循环神经网络(RDD)的应用，为机器翻译添了一把火。
项目八：垃圾邮件过滤系统
邮件主要可以分为有效邮件和垃圾邮件两大类，有效邮件指的邮件接收者有意义的邮件，而垃圾邮件转指那些没有任何意义的邮件，其内容主要包含赚钱信息、成人广告、商业或者个人网站广告、电子杂志等，其中垃圾邮件又可以发为良性垃圾邮件和恶性垃圾邮件，良性垃圾邮件指的就是对收件人影响不大的信息邮件，而恶性垃圾邮件指具有破坏性的电子邮件，比如包含病毒、木马等恶意程序的邮件。垃圾邮件过滤主要使用使用机器学习、深度学习等相关算法，比如贝叶斯算法、CNN等，识别出所接收到的邮件中那些是垃圾邮件。
项目九：手工数字识别
人认知世界的开始就是从认识数字开始的，深度学习也一样，数字识别是深度学习的一个很好的切入口，是一个非常经典的原型问题，通过对手写数字识别功能的实现，可以帮助我们后续对神经网络的理解和应用。选取手写数字识别的主要原因是手写数字具有一定的挑战性，要求对编程能力及神经网络思维能力有一定的要求，但同时手写数字问题的复杂度不高，不需要大量的运算，而且手写数字也可以作为其它技术的一个基础，所以以手写数字识别为基础，贯穿始终，从而理解深度学习相关的应用知识。
项目十：癌症筛选检测
技术可以改变癌症患者的命运吗，对于患有乳腺癌患者来说，复发还是痊愈影响这患者的生命，那么怎么来预测患者的患病结果呢，机器学习算法可以帮助我们解决这一难题，本项目应用机器学习logistic回归模型，来预测乳腺癌患者复发还是正常，有效的预测出医学难题。
项目十一：葡萄酒质量检测系统
随着信息科技的快速发展,计算机中的经典算法在葡萄酒产业中得到了广泛的研究与应用。其中机器学习算法的特点是运用了人工智能技术,在大量的样本集训练和学习后可以自动地找出运算所需要的参数和模型。
项目十二：淘宝网购物篮分析推荐算法
购物篮分析(Market Basket Analysis)即非常有名的啤酒尿布故事的一个反应，是通过对购物篮中的商品信息进行分析研究，得出顾客的购买行为，主要目的是找出什么样的物品会经常出现在一起，也就是那些商品之间是有很大的关联性的。通过购物篮分析挖掘出来的信息可以用于指导交叉销售、追加销售、商品促销、顾客忠诚度管理、库存管理和折扣计划等业务；购物篮分析的最常用应用场景是电商行业，但除此之外，该算法还被应用于信用卡商城、电信与金融服务业、保险业以及医疗行业等。
项目十三：手工实现梯度下降回归算法
梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。
项目十四：基于TensorFlow实现回归算法
回归算法是业界比较常用的一种机器学习算法，通过应用于各种不同的业务场景，是一种成熟而稳定的算法种类；TensorFlow是一种常用于深度学习相关领域的算法工具；随着深度学习热度的高涨，TensorFlow的使用也会越来越多，从而使用TensorFlow来实现一个不存在的算法，会加深对TensorFlow的理解和使用；基于TensorFlow的回归算法的实现有助于后续的TensorFlow框架的理解和应用，并可以促进深度学习相关知识的掌握。
项目十五：合理用药系统
合理用药系统，是根据临床合理用药专业工作的基本特点和要求，运用NLP和深度学习技术对药品说明书，临床路径等医学知识进行标准化，结构化处理。如自动提取药品说明书文本里面的关键信息如：药品相互作用，禁忌，用法用量，适用人群等，实现医嘱自动审查，及时发现不合理用药问题，帮助医生、药师等临床专业人员在用药过程中及时有效地掌握和利用医药知识，预防药物不良事件的发生、促进临床合理用药工作。
项目十六：行人检测
行人检测是利用图像处理技术和深度学习技术对图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。学习完行人检测技术后，对类似的工业缺陷检测，外观检测和医疗影像检测等目标检测范畴类的项目可以一通百通。该技术可与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、智能交通等领域。由于行人兼具刚性和柔性物体的特性 ，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。
阶段九、人工智能实战 － 企业项目实战
课程一、基于Python数据分析与机器学习案例实战教程
课程风格通俗易懂，基于真实数据集案例实战。主体课程分成三个大模块(1)python数据分析，(2)机器学习经典算法原理详解,(3)十大经典案例实战。通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。算法课程注重于原理推导与流程解释，结合实例通俗讲解复杂的机器学习算法，并以实战为主，所有课时都结合代码演示。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同学们快速上手如何使用python库来完整机器学习案例。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战，分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中，同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。
1）Python数据分析与机器学习实战课程简介
2）Python快速入门
3）Python科学计算库Numpy
4）Python数据分析处理库Pandas
5）Python可视化库Matplotlib
6）回归算法
7）模型评估
8）K近邻算法
9）决策树与随机森林算法
10）支持向量机
11）贝叶斯算法
12）神经网络
13）Adaboost算法
14）SVD与推荐
15）聚类算法
16）案例实战：使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
17）案例实战：信用卡欺诈行为检测
18）案例实战：泰坦尼克号获救预测
19）案例实战：鸢尾花数据集分析
20）案例实战：级联结构的机器学习模型
21）案例实战：员工离职预测
22）案例实战：使用神经网络进行手写字体识别
23）案例实战：主成分分析
24）案例实战：基于NLP的股价预测
25）案例实战：借贷公司数据分析
课程二、人工智能与深度学习实战
课程风格通俗易懂，必备原理，形象解读，项目实战缺一不可！主体课程分成四个大模块(1)神经网络必备基础知识点，(2)深度学习模型，(3)深度学习框架Caffe与Tensorflow，(4)深度学习项目实战。 课程首先概述讲解深度学习应用与挑战，由计算机视觉中图像分类任务开始讲解深度学习的常规套路。对于复杂的神经网络，将其展开成多个小模块进行逐一攻破，再挑战整体神经网络架构。对于深度学习模型形象解读卷积神经网络原理，详解其中涉及的每一个参数，对卷积网络架构展开分析与评估，对于现阶段火爆的对抗生成网络以及强化学习给出形象解读，并配合项目实战实际演示效果。 基于框架实战，选择两款深度学习最火框架，Caffe与Tensorflow，首先讲解其基本使用方法，并结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务。 选择经典深度学习项目实战，使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 课程提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家快速动手进行项目实践！
1）深度学习概述与挑战
2）图像分类基本原理门
3）深度学习必备基础知识点
4）神经网络反向传播原理
5）神经网络整体架构
6）神经网络案例实战图像分类任务
7）卷积神经网络基本原理
8）卷积参数详解
9）卷积神经网络案例实战
10）经典网络架构分析
11）分类与回归任务
12）三代物体检测算法分析
13）数据增强策略
14）TransferLearning
15）网络架构设计
16） 深度学习框架Caffe网络结构配置
17）Caffe
18）深度学习项目实战人脸检测
19）人脸正负样本数据源制作
20）人脸检测网络架构配置习模型
21）人脸检测代码实战
22）人脸关键点定位项目实战
23）人脸关键点定位网络模型
24）人脸关键点定位构建级联网络
25）人脸关键点定位测试效果与分析
26）Tensorflow框架实战
27）Tensorflow构建回归模型
28）Tensorflow构建神经网络模型
29）Tensorflow深度学习模型
30）Tensorflow打造RNN网络模型
31）Tensorflow项目实战验证识别
32）项目实战图像风格转换
33）QLearning算法原理
34）DQN网络架构
35）项目实战DQN网络让AI自己玩游戏
36）项目实战对抗生成网络等
项目一、AI大数据互联网电影智能推荐（第一季）
随着科技的发展，现在视频的来源和类型多样性，互联网视频内容充斥着整个网络，如果仅仅是通过翻页的方法来寻找自己想看的视频必然会感到疲劳，现在急需一种能智能推荐的工具，推荐系统通过分析用户对视频的评分分析，对用户的兴趣进行建模，从而预测用户的兴趣并给用户进行推荐。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，而大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，企业面临海量数据的到来，大多选择把数据从本地迁移至云端，云端将成为最大的非结构化数据存储场所。本项目主要以客户咨询为载体，分析客户的群体，分布，旨在挖掘客户的内在需求，帮助企业实现更有价值的营销。
一、教务管理系统业务介绍
1）教务管理系统框架讲解
2）系统业务逻辑介绍
二、大数据需求分析
1）明确数据需求
2）大数据分析过程
3）分析难点和解决方案
4）大数据相关技术选型
三、构建分布式大数据框架
1）Hadoop分布式集群配置
2）ZooKeeper高可用
3）SQOOP数据转移
4）ETL数据清洗
5）HIVE数据分析
6）HBase数据存储
四、基于教务管理系统大数据分析
1）业务数据分析指标设定
2）操作MapReduce分而治之
3）使用Hive进行数据整合抽离
4）使用HBase存储非结构话数据
五、大数据可视化
1）可视化技术选型
2）Echarts代码展示炫酷视图
3）使用Tableau进行数据可视化展示
项目二、电商大数据情感分析与AI推断实战项目（第一季）
本项目从开发的角度以大数据、PHP技术栈为基础，使用真实商用表结构和脱敏数据，分三步构建商用系统、真实大数据环境、进行推断分析以及呈现结果。 项目课程的完整性、商业性，可以使学者尽可能完整地体会真实的商业需求和业务逻辑。完整的项目过程，使PHP技术栈的同学得以窥见和学到一个完整商业平台项目的搭建方法；真实大数据环境的搭建，使呈现、建立大数据的工具应用技术概念储备；基于大数据平台的分析需求的实现、呈现，将完整的一次大数据技术栈到分析结果的中线，平铺直述，为想要学习大数据并有开发基础的同学点亮新的能力。
一、实践项目研发
1）开发环境的安装配置
2）表与数据
3）LARAVEL的快速开发实践
4）批量创建模型
5）万能控制器与表配置
6）统一视图的创建
二、数据分析需求设立
1）定义数据需求
2）分析计算过程
3）分析难点和解决方案
4）大数据技术选型
三、大数据平台搭建
1）分布式环境的模拟建立
2）网络环境的调通
3）身份验证与集群控制
4）Hadoop环境搭建和要点说明
5）MapReduce与Yarn的搭建和说明
四、大数据分析脚本编写
1）MapReduce脚本编写
2）拆解数据需求
3）Map逻辑详写
4）Reduce逻辑详写
5）结果整理与输出
五、结果可视化
1）可视化需求和技术选型
2）展示页面的快速铺设
3）可视化JS上手
4）使用可视化JS展示结果
项目三、AI法律咨询大数据分析与服务智能推荐实战项目(第一季)
本项目结合目前流行的大数据框架，在原有成熟业务的前提下，进行大数据分析处理，真实还原企业应用，让学员身临其境的感受企业大数据开发的整个流程。
项目的业务系统底层主要采用JAVA架构，大数据分析主要采用Hadoop框架，其中包括Kettle实现ETL、SQOOP、Hive、Kibana、HBASE、Spark以及人工智能算法等框架技术；采用真实大数据集群环境的搭建，让学员切身感受企业项目的从0到1的过程。
一、系统业务介绍
1）底层业务实现框架讲解
2）功能模块讲解
二、系统架构设计
1）总体架构分析
2）数据流向
3）各技术选型承载作用
4）部署方案
三、详尽实现
1）原始数据处理
2）ETL数据导入
3）MR数据计算
4）Hive数据分析
四、数据可视化
1）采用Highcharts插件展示客户偏好曲线图
2）使用Tableau进行数据分析可视化展示
五、项目优化
1）ZooKeeper实现HA
2）集群监控的整体联调
项目四、AI大数据基站定位智能推荐商圈分析项目实战（第一季）
随着当今个人手机终端的普及、出行人群中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例，根据手机信号在真实地理空间的覆盖情况，将手机用户时间序列的手机定位数据，映射至现实地理位置空间位置，即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹，从而挖掘出人口空间分布与活动联系特征信息。
商圈是现代市场中企业市场活动的空间，同时也是商品和服务享用者的区域。商圈划分为目的之一是研究潜在顾客分布，以制定适宜的商业对策。
本项目以实战为基础结合大数据技术Hadoop、.Net技术全栈为基础，采用真实商业数据，分不同环节构建商用系统、真实大数据环境、进行推断分析及呈现数据。
一、分析系统业务逻辑讲解
1）大数据基站定位智能推荐商圈分析系统介绍
2）数据前期清洗和数据分析目标指标的设定等
二、大数据导入与存储
1）关系型数据库基础知识
2）hive的基本语法
3）hive的架构及设计原理
4）hive安装部署与案例等
5）Sqoop安装及使用
6）Sqoop与关系型数据库进行交互等
7）动手实践
三、Hbase理论及实战
1）Hbase简介、安装及配置
2）Hbase的数据存储与数据模型
3）Hbase Shell
4）Hbase 访问接口
5）Hbase数据备份与恢复方法等
6）动手实践（数据转储与备份）
四、基站数据分析与统计推断
1）背景与分析推断目标
2）分析方法与过程推断
3）动手实践（分析既定指标数据）
五、数据分析与统计推断结果的展示（大数据可视化）
1）使用Tableau展示数据分析结果
2）使用HighCharts、ECharts展示数据分析结果
阶段十、阿里云认证
课程一、云计算 – 网站建设：部署与发布
阿里云网站建设认证课程教你如何掌握将一个本地已经设计好的静态网站发布到Internet公共互联网，绑定域名，完成工信部的ICP备案。
课程二、云计算 – 网站建设：简单动态网站搭建
阿里云简单动态网站搭建课程教你掌握如何快速搭建一个WordPress动态网站，并会对网站进行个性化定制，以满足不同的场景需求。
课程三、云计算 – 云服务器管理维护
阿里云服务器运维管理课程教你掌握快速开通一台云服务器，并通过管理控制台方便地进行服务器的管理、服务器配置的变更和升级、数据的备份，并保证其可以正常运转并按业务需求随时进行配置的变更。
课程四、云计算 – 云数据库管理与数据迁移
阿里云云数据库管理与数据迁移认证课程掌握云数据库的概念，如何在云端创建数据库、将自建数据库迁移至云数据库MySQL版、数据导入导出，以及云数据库运维的常用操作。
课程五、云计算 – 云存储：对象存储管理与安全
阿里云云储存认证课程教你掌握安全、高可靠的云存储的使用，以及在云端存储下载文件，处理图片，以及如何保护数据的安全。
课程六、云计算 – 超大流量网站的负载均衡
掌握如何为网站实现负载均衡，以轻松应对超大流量和高负载。
课程七、大数据 – MOOC网站日志分析
本课程可以帮助学员掌握如何收集用户访问日志，如何对访问日志进行分析，如何利用大数据计算服务对数据进行处理，如何以图表化的形式展示分析后的数据。
课程八、大数据 – 搭建企业级数据分析平台
模拟电商场景，搭建企业级的数据分析平台，用来分析商品数据、销售数据以及用户行为等。
课程九、大数据 – 基于LBS的热点店铺搜索
本课程可以帮助学员掌握如何在分布式计算框架下开发一个类似于手机地图查找周边热点（POI）的功能，掌握GeoHash编码原理，以及在地理位置中的应用，并能将其应用在其他基于LBS的定位场景中。
课程中完整的演示了整个开发步骤，学员在学完此课程之后，掌握其原理，可以在各种分布式计算框架下完成此功能的开发，比如MapReduce、Spark。
课程十、大数据 – 基于机器学习PAI实现精细化营销
本课程通过一个简单案例了解、掌握企业营销中常见的、也是必需的精准营销数据处理过程，了解机器学习PAI的具体应用，指导学员掌握大数据时代营销的利器—通过机器学习实现营销。
课程十一、大数据 – 基于机器学习的客户流失预警分析
本课程讲解了客户流失的分析方法、流程，同时详细介绍了机器学习中常用的分类算法、集成学习模型等通用技能，并使用阿里云机器学习PAI实现流失预警分析。可以帮助企业快速、准确识别流失客户，辅助制定策略进行客户关怀，达到挽留客户的目的。
课程十二、大数据 – 使用DataV制作实时销售数据可视化大屏
帮助非专业工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的实时可视化数据大屏，以满足业务展示、业务监控、风险预警等多种业务的展示需求。
课程十三、大数据 – 使用MaxCompute进行数据质量核查
通过本案例，学员可了解影响数据质量的因素，出现数据质量问题的类型，掌握通过MaxCompute（DateIDE）设计数据质量监控的方法，最终独立解决常见的数据质量监控需求。
课程十四、大数据 – 使用Quick BI制作图形化报表
阿里云Quick BI制作图形化报表认证课程教你掌握将电商运营过程中的数据进行图表化展现，掌握通过Quick BI将数据制作成各种图形化报表的方法，同时还将掌握搭建企业级报表门户的方法。
课程十五、大数据 – 使用时间序列分解模型预测商品销量
使用时间序列分解模型预测商品销量教你掌握商品销量预测方法、时间序列分解以及熟悉相关产品的操作演示和项目介绍。
课程十六、云安全 – 云平台使用安全
阿里云云平台使用安全认证课程教你了解由传统IT到云计算架构的变迁过程、当前信息安全的现状和形势，以及在云计算时代不同系统架构中应该从哪些方面利用云平台的优势使用安全风险快速降低90%。
课程十七、云安全 – 云上服务器安全
阿里云云上服务器安全认证课程教你了解在互联网上提供计算功能的服务器主要面临哪些安全风险，并针对这些风险提供了切实可行的、免费的防护方案。
课程十八、云安全 – 云上网络安全
了解网络安全的原理和解决办法，以及应对DDoS攻击的方法和防护措施，确保云上网络的安全。
课程十九、云安全 – 云上数据安全
了解云上数据的安全隐患，掌握数据备份、数据加密、数据传输安全的解决方法。
课程二十、云安全 – 云上应用安全
了解常见的应用安全风险，SQL注入原理及防护，网站防篡改的解决方案等，确保云上应用的安全。
课程二十一、云安全 – 云上安全管理
了解云上的安全监控方法，学会使用监控大屏来监控安全风险，并能够自定义报警规则，确保随时掌握云上应用的安全情况。
学习路线
阿里云开发者学习路线：https://developer.aliyun.com/learning/roadmap/ai
第一阶段 人工智能开发入门
学前导读：从人工智能Python语言入手，掌握Python基础语法，对后续学习打下坚实基础。
1. 人工智能之python编程零基础入门
本教程是python基础学习课程，从搭建环境到判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
黑马程序员全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程
2、4天快速入门Python数据挖掘
本课程该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib，高效的运算工具Numpy，方便的数据处理工具Pandas，为人工智能阶段打基础。
黑马程序员Python教程，4天快速入门Python数据挖掘，系统精讲+实战案例
第二阶段 机器学习核心技术
学前导读：掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，人工智能数据挖掘。
最简单快速入门Python机器学习
本课程是机器学习的入门课程，主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，岭回归；聚类算法：KMeans算法，结合Python语言实现的经典机器学习库Sikit-Learn库，实现一些小型预测案例。
黑马程序员3天快速入门python机器学习
第三阶段 NLP自然语言处理技术
学前导读：本阶段课程将掌握突破市场最热超高年薪的NLP技术。
AI深度学习自然语言处理NLP零基础入门
本课程由浅到深，由原理到实践，层层递进的讲解方式，适合自然语言处理入门学习。在解析理论算法的同时，更加注重代码实践。每一个知识点，每一个专题都以代码驱动, 结合实际案例模型, 培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力。
Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理
第四阶段 CV计算机视觉技术
学前导读：掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务。
1.AI-OpenCV图像处理10小时零基础入门
本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握opencv的使用, 使用opencv对图像进行炫酷的变换，特征提取等。
黑马程序员人工智能教程_10小时学会图像处理OpenCV入门教程
2、3天带你玩转Python深度学习
本阶段是深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用，IO操作，以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识，并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对验证码图片内容的识别。
黑马程序员3天带你玩转Python深度学习TensorFlow框架
3. AI深度学习计算机视觉CV零基础入门
学完本课程会让你轻松掌握tensorFlow的使用, 使用tensorflow构建神经网络并完成图像分类任务。
黑马程序员人工智能教程_快速入门深度学习与CV，深度学习零基础到精通
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「黑马程序员官方」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/122882407
学前导读：从人工智能Python语言入手，掌握Python基础语法，对后续学习打下坚实基础。
1. 人工智能之python编程零基础入门
本教程是python基础学习课程，从搭建环境到判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
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2、4天快速入门Python数据挖掘
本课程该阶段主要是介绍一些数据科学领域用Python语言实现的基础库，如简洁、轻便的数据可视化展示工具Matplotlib，高效的运算工具Numpy，方便的数据处理工具Pandas，为人工智能阶段打基础。
黑马程序员Python教程，4天快速入门Python数据挖掘，系统精讲+实战案例
第二阶段 机器学习核心技术
学前导读：掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，人工智能数据挖掘。
最简单快速入门Python机器学习
本课程是机器学习的入门课程，主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，岭回归；聚类算法：KMeans算法，结合Python语言实现的经典机器学习库Sikit-Learn库，实现一些小型预测案例。
黑马程序员3天快速入门python机器学习
第三阶段 NLP自然语言处理技术
学前导读：本阶段课程将掌握突破市场最热超高年薪的NLP技术。
AI深度学习自然语言处理NLP零基础入门
本课程由浅到深，由原理到实践，层层递进的讲解方式，适合自然语言处理入门学习。在解析理论算法的同时，更加注重代码实践。每一个知识点，每一个专题都以代码驱动, 结合实际案例模型, 培养真实代码开发能力和解决实际问题的能力。
Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理
第四阶段 CV计算机视觉技术
学前导读：掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务。
1.AI-OpenCV图像处理10小时零基础入门
本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握opencv的使用, 使用opencv对图像进行炫酷的变换，特征提取等。
黑马程序员人工智能教程_10小时学会图像处理OpenCV入门教程
2、3天带你玩转Python深度学习
本阶段是深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用，IO操作，以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识，并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对验证码图片内容的识别。
黑马程序员3天带你玩转Python深度学习TensorFlow框架
3. AI深度学习计算机视觉CV零基础入门
学完本课程会让你轻松掌握tensorFlow的使用, 使用tensorflow构建神经网络并完成图像分类任务。
黑马程序员人工智能教程_快速入门深度学习与CV，深度学习零基础到精通
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版权声明：本文为CSDN博主「黑马程序员官方」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/122882407
学习路线
硬核技术
推荐书籍
赚钱方式
卖chatgpt账号
套壳chatgpt，访问次数收费
卖课
https://apppdbdj9qc7731.h5.xiaoeknow.com/v1/goods/goods_detail/p_64157b5be4b0f2aa7dce575c?type=3&share_type=5&share_user_id=anonymous_ZnrYLDrq6VkbyZazk&entry=2&entry_type=2002
https://time.geekbang.org/column/intro/100541001?utm_term=zeus9L41C&utm_source=geektime&utm_medium=geektime&utm_campaign=100541001&utm_content=text
AI咨询和培训
AI专家可以提供咨询和培训服务，帮助企业了解如何最大限度地利用AI技术。
开发AI产品和服务
AI可以作为一个产品或服务来出售。例如，语音识别和图像识别软件、智能家居设备、智能机器人等等。
AI绘画
AI写作
数据分析和预测
金融领域：股票价格预测、风险评估、信用评分等。
营销领域：市场趋势分析、用户行为预测、个性化推荐等。
医疗保健领域：疾病预测、药物研发、医学影像诊断等。
交通领域：交通流量预测、道路状况监测、智能交通管理等。
自动化和优化
客户服务：自动语音应答、自动聊天机器人、智能客服等。
生产和制造：自动化生产线、自动驾驶车辆、智能物流等。
供应链管理：智能库存管理、自动化订单处理、智能调度等。
建筑和房地产：智能家居、智能楼宇、智能安防等。
AI产品和服务
语音识别和图像识别软件：例如百度语音、阿里云图像识别。
智能家居设备：例如谷歌智能音箱、小米智能插座。
智能机器人：例如Pepper机器人、Boston Dynamics机器狗。
智能驾驶：例如特斯拉、百度Apollo。
智能医疗：例如DeepMind、iCarbonX。
数据销售
广告商：提供个性化广告投放、用户行为分析等。
市场调研公司：提供市场趋势分析、竞争对手分析等。
数据供应商：提供数据清洗、数据标注等。
AI咨询和培训
AI专家：提供AI项目咨询和规划、技术培训等。
教育机构：提供AI相关的课程和培训。
人力资源：提供人工智能招聘、智能化薪酬管理等。
除了上述分类，AI赚钱的方式还包括但不限于以下方面：
智能音箱服务
基于AI的虚拟助手
网络安全和反欺诈
自动化金融交易和投资管理
智能城市解决方案
语音翻译和实时
金融领域：股票价格预测、风险评估、信用评分等。
营销领域：市场趋势分析、用户行为预测、个性化推荐等。
医疗保健领域：疾病预测、药物研发、医学影像诊断等。
交通领域：交通流量预测、道路状况监测、智能交通管理等。
自动化和优化
客户服务：自动语音应答、自动聊天机器人、智能客服等。
生产和制造：自动化生产线、自动驾驶车辆、智能物流等。
供应链管理：智能库存管理、自动化订单处理、智能调度等。
建筑和房地产：智能家居、智能楼宇、智能安防等。
AI产品和服务
语音识别和图像识别软件：例如百度语音、阿里云图像识别。
智能家居设备：例如谷歌智能音箱、小米智能插座。
智能机器人：例如Pepper机器人、Boston Dynamics机器狗。
智能驾驶：例如特斯拉、百度Apollo。
智能医疗：例如DeepMind、iCarbonX。
数据销售
广告商：提供个性化广告投放、用户行为分析等。
市场调研公司：提供市场趋势分析、竞争对手分析等。
数据供应商：提供数据清洗、数据标注等。
AI咨询和培训
AI专家：提供AI项目咨询和规划、技术培训等。
教育机构：提供AI相关的课程和培训。
人力资源：提供人工智能招聘、智能化薪酬管理等。
除了上述分类，AI赚钱的方式还包括但不限于以下方面：
智能音箱服务
基于AI的虚拟助手
网络安全和反欺诈
自动化金融交易和投资管理
智能城市解决方案
语音翻译和实时
AI应用场景：
营销和广告
市场调研和分析
客户服务和支持
供应链和物流管理
生产和制造
交通和物流
医疗保健和生命科学
农业和食品生产
能源和公共事业
金融和银行业
物联网和智能设备
教育和学习
媒体和内容
旅游和酒店
零售和电子商务
城市规划和管理
政府和公共服务
社交网络和社区
游戏和娱乐
环保和可持续发展
下面是更具体的例子：
（1）营销和广告
个性化广告
精准营销
社交媒体广告
营销自动化
（2）市场调研和分析
市场趋势分析
用户调查和反馈
竞争对手分析
价格预测
（3）客户服务和支持
自动化客服
聊天机器人
语音识别
情感识别
（4）供应链和物流管理
智能物流
自动化订单处理
货物跟踪和监控
库存管理
（5）生产和制造
自动化生产线
质量控制
预测维护
机器人和自动化设备
（6）交通和物流
自动驾驶汽车
交通流量预测
路况监测
智能交通管理
（7）医疗保健和生命科学
疾病诊断
医学影像分析
健康数据分析
药物研发和临床试验
（8）农业和食品生产
智能农业
作物监测和预测
食品安全和质量控制
智能养殖
（9）能源和公共事业
智能电网
能源管理和优化
水资源管理
城市垃圾管理
（10）金融和银行业
信用风险评估
欺诈检测
股票价格预测
财务分析
营销和广告
市场调研和分析
客户服务和支持
供应链和物流管理
生产和制造
交通和物流
医疗保健和生命科学
农业和食品生产
能源和公共事业
金融和银行业
物联网和智能设备
教育和学习
媒体和内容
旅游和酒店
零售和电子商务
城市规划和管理
政府和公共服务
社交网络和社区
游戏和娱乐
环保和可持续发展
下面是更具体的例子：
（1）营销和广告
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精准营销
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营销自动化
（2）市场调研和分析
市场趋势分析
用户调查和反馈
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自动化客服
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语音识别
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（4）供应链和物流管理
智能物流
自动化订单处理
货物跟踪和监控
库存管理
（5）生产和制造
自动化生产线
质量控制
预测维护
机器人和自动化设备
（6）交通和物流
自动驾驶汽车
交通流量预测
路况监测
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（7）医疗保健和生命科学
疾病诊断
医学影像分析
健康数据分析
药物研发和临床试验
（8）农业和食品生产
智能农业
作物监测和预测
食品安全和质量控制
智能养殖
（9）能源和公共事业
智能电网
能源管理和优化
水资源管理
城市垃圾管理
（10）金融和银行业
信用风险评估
欺诈检测
股票价格预测
财务分析
通过数据分析和预测、销售
AI可以通过分析大量的数据并生成准确的预测，为企业提供商业洞察和战略建议。这种方式在金融、营销、医疗保健、制造业等领域非常流行。
AI可以通过分析和处理数据，然后将其出售给其他企业或机构，例如广告商和市场调研公司。
提供自动化和优化解决方案
AI可以通过自动化和优化业务流程来提高效率和减少成本，从而为企业创造价值。例如，自动化客户服务、生产线、物流和供应链管理等领域。
chatgpt
生成 文章 视频
AI工具
检测器
AI绘画工具
midjourney
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指令交易市场
promptbase.com
写文案、做ppt、做表格、修图、设计，用这些AI轻松搞定，不仅能告别加班，还能升职加薪！宝子们快用起来吧！
1⃣️ 几乎万能的AI：ChatGPT
2⃣️ 帮你写文案：Writesonic
3⃣️ 帮你做PPT：Beautiful.ai
4⃣️ 帮你做表格：Excel Formula Bot
5⃣️ 帮你修图：Remove bg
6⃣️ 帮你做视频：Fliki
7⃣️ 帮你做设计：AutoDraw
8⃣️ 帮你画插画：Midjourney
9⃣️ 帮你写论文：Copy.ai
1⃣️ 几乎万能的AI：ChatGPT
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下面推荐10款超牛的Ai工具：
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Chat GPT🤖️
是超能助手，建立模型，快速学习，完成复杂指令，甚至还具有编程能力，可以被训练和学习各种能力，搭配很多AI工具非常实用，很全能！
.
Midjourne🎨
AI绘画，根据你描述的文字，A智能生成绘画作品，创意迅速可视化，可以是万能绘画机器人，它和Chat GPT搭配就是天生一对！
.
Runwayml🎬
AI魔术工具，扣图，扣除影片中杂物，电影嵌套配色，可以让图片移动，视频处理的福音
.
Voicemod🎵
音乐小白，也可以做属于自己的歌，选择配乐，人生以及歌词，AI智能生成音乐，这个也可以让Chat GPT代写歌词；
.
D-ID🔊
让图片动起来，并且根据你的文本台词念出来，嘴巴会跟着动，图片是你自己，或者你用Midjourney生成的人物形象都行；
.
Copy Ai✍️
根据你提供的信息，自动生成文章，只要你写大意，它会一直写下去，一本小说都不在话下；
.
Canva🏞
文字智能生成图片，视觉平面设计，制作海报、封面，简单迅速，风格任选；
.
Wordtune📚
重写文章，通俗的讲，就是把文章换句话说，一个意思不同说法；
.
Notion AI 📓
一款集成的笔记，知识库，数据表格、
日历以及笔记本，一站式万能工具，
AI智能纠错，文案变短，翻译、团队合作；
.
Tome
AI生成PPT，几分钟帮你搞定PPT.
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Chat GPT🤖️
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Midjourne🎨
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Copy Ai✍️
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日历以及笔记本，一站式万能工具，
AI智能纠错，文案变短，翻译、团队合作；
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Tome
AI生成PPT，几分钟帮你搞定PPT.
AI工具汇总
https://saasdianping.feishu.cn/wiki/wikcnlwfPUsohiOgeQ2ddSAYQig
参照公众号
AI大白话、AI科技评论、AI前线、AI时代前沿、AI视频工作室、AI星球、AI新势力、AI最前沿
AI大白话
功能：问答、英语口语、绘画、文案
分销规则
https://docs.qq.com/doc/DY0JQUktIU1dNRmlY
AI前线
大人物
AI科普文章
报告下载
https://www.infoq.cn/minibooks?utm_source=out&utm_medium=zidonghuifu&utm_campaign=aiqianxian
公共课：AI、北大
付费课程
大会信息：人工智能大会、架构师峰会、infoQ大会
AI科技评论
科普文章好
大模型
AI+X
技术落地
黑科技
人物报道
观点争鸣
学术干货
顶会解读
社区
AI研习社
https://www.yanxishe.com/
AI前沿
个人主体
看看能不能把名称要过来
AI时代前沿
科普文章
AI企业直聘
AI视频工作室
制作视频使用
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猎云网
创投服务
AI新势力
人工智能科普化
国家发展核心化
国家发展核心化
Python课程
信息技术教师风采（北师大附中张建彬）
AI最前沿
AI导航
https://ai.tboxn.com/blog
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https://www.iyunying.org/yunying/sqyy/146740.html
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