cpa推荐课程？

一、cpa推荐课程？

cpa网校课程主推中华，斯尔教育和东奥。

1.会计概念、基本假设和会计基础，会计信息质量要求

2.会计要素及其确认与计量，会计科目和借贷记账法，存货

3.财务报表，财务管理基础知识，税法基础知识

4.所有者权益，收入、费用和利润

精品入门班-马小新（28讲全）

1.第01讲 会计概述（1）

2.第02讲 会计概述（2）

3.第03讲 会计概述（3）

4.第04讲 会计概述（4）

5.第05讲 应收款项及减值

6.第06讲 存货（1）

7.第07讲 存货（2）

8.第08讲 固定资产（1）

9.第09讲 固定资产（2）

10.无形资产

11.应付账款、其他应付款及应付职工薪酬的概述

12.应付职工薪酬的账务处理

13.实收资本和资本公积

14.留存收益

15.费用、利润

16.资产负债表和利润表的填列基础

17.长期股权投资的范围，成本法，权益法（1）

18.第18讲 权益法（2）

19.第19讲 权益法（3）

20.第20讲 权益法（4）

21.第21讲 金融资产和金融负债的分类（1）

22.第22讲 金融资产和金融负债的分类（2）

23.第23讲 其他权益工具投资，交易性金融资产

24.第24讲 收入的确认和计量

25.收入核算应设置的会计科目，履行履约义务确认收入的账务处理（1）

26.第26讲 履行履约义务确认收入的账务处理（2）

27.第27讲 履行履约义务确认收入的账务处理（3）

28.第28讲 履行履约义务确认收入的账务处理（4）

二、什么是人工智能课程？

人工智能课程是一门以机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术为核心的学科课程。它的主要目的是培养学生的人工智能领域的专业知识、技能和实践能力，让学生了解人工智能的基本原理和最新技术，提升学生在人工智能领域的创新思维和实践能力。人工智能课程的内容涵盖了多个方面，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。其中，机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过训练模型来自动识别数据中的模式并进行预测。深度学习是机器学习的一种，它使用神经网络模型来处理和分析数据。自然语言处理是让计算机理解和处理人类语言的技术，计算机视觉则是让计算机从图像中提取信息的技术。人工智能课程的目标不仅是让学生掌握这些技术，更重要的是让学生理解这些技术在实际问题中的应用。通过实践项目和案例分析，学生可以了解到如何利用这些技术来解决实际问题，提高他们的创新思维和实践能力。此外，人工智能课程还注重培养学生的道德和社会责任感。在人工智能的应用中，我们需要考虑到其对人类社会的影响，例如隐私问题、安全问题等。因此，在人工智能课程中，学生也需要学习如何遵守道德规范和法律法规，确保他们的人工智能应用不会对人类社会造成负面影响。总之，人工智能课程是一门综合性很强的学科课程，它旨在让学生掌握人工智能的核心技术，理解其在实践中的应用，并培养他们的道德和社会责任感。

三、有没有推荐的人工智能课程？

全文共2007字，预计学习时长4分钟

1.Andrew Ng的机器学习课程可以作为入门。

这门课程花费了很多的课时去讲解监督学习算法，例如线性回归、逻辑回归、SVM等，同时也花了很多时间去讨论无监督学习算法，例如聚类、降维和异常检测等等。

本课程中还涉及到了一些机器学习在学术界和工业界的应用，像推荐系统、计算机视觉的滑动窗口对象分类等。这门课能够很好地帮助刚接触人工智能的同学们入门，如果认真地去完成课后作业，也会使同学们在相关工具的使用上变得熟练。

链接：https://www.bilibili.com/video/av9912938

2.需要了解AI如何布局到公司以及AI对社会的影响，可以参考Andrew Ng的最新课程《AI for everyone》。

这是一门非技术类的课程，更主要的是谈论AI如何布局到公司以及随着AI的发展会给我们的社会带来什么样的影响。但是对于现在在工业界的人士来讲，是很有帮助的。

从这门课的大纲来看，我们可以学到常见人工智能的相关概念、人工智能可以做什么，不可以做什么、AI怎么布局到公司中、怎么和AI团队建立合作以及AI引发的相关伦理道德问题。

链接：https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone?action=enroll&errorCode=existingCourseraAccount

3.Google的机器学习速成课程，这门课从文字到声音都有中文版，适合多数当代刚入门的大学生。

这个速成课通过20小时的密集型实践课程来介绍机器学习的基础知识，并且附带TensorFlow练习。谷歌官方称其为机器学习爱好者的自学指南，并且相关的课程资料都是用中文来编写的，对于刚入门的大学生和爱好者在知识理解上会有很大的帮助。

链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

4.台湾大学林轩田的机器学习基石和机器学习技法课程也非常不错。

台湾大学的林轩田老师开的这两门有关机器学习的课程是全球首例纯国语授课的机器学习课程，其中机器学习基石主要涉及一些机器学习的基础知识，包含了少量的理论知识。另外一门机器学习技法则主要侧重机器学习的应用技能，对于有兴趣爱好的同学来讲十分适合。

链接：http://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/mooc/

5.台湾大学李宏毅的深度强化学习课程。

这门课程是深度学习的进阶版，非常适合深度学习的相关从业者，课程内容丰富易懂。但是在学习这门课之前建议大家先去看一下李宏毅老师的《一天搞懂深度学习》的ppt，在ppt中对深度学习的原理，目前的应用和未来的发展进行了相关介绍。在学习完成以后我们就可以学习深度强化学习了。深度强化学习这门课主要介绍了一些高级算法，像策略梯度算法、近端策略优化、Q-learning算法等等，适合想要深入研究深度学习的同学们。

一天搞懂深度学习ppt：http://ishare.iask.sina.com.cn/f/15YsFr66p-a.html

深度强化学习：http://www.bilibili.com/video/av24724071

6.斯坦福CS224d自然语言处理的深度学习。

这门课是全球NLP(自然语言处理)领域最受欢迎的课程之一，不仅能够让我们了解丰富的自然语言处理应用案例，而且能让我们在实践中去学会搭建最先进的自然语言处理模型。

该课程全面介绍了应用于NLP的深度学习尖端研究。在模型方面，介绍词向量表示、基于窗口的神经网络、时间递归神经网络、长期短期记忆模型、结构递归神经网络、卷积神经网络以及一些涉及存储器组件的最新模型。通过课后作业，我们能够掌握神经网络解决实际NLP问题的必备技巧。

链接：http://cs224d.stanford.edu/syllabus.html

7.斯坦福CS231n面向视觉识别的卷积神经网络。

计算机视觉在社会中已经逐渐普及，并广泛运用于搜索检索、图像理解、手机应用、地图导航、医疗制药、无人机和无人驾驶汽车等领域。而这些应用的核心技术就是图像分类、图像定位和图像探测等视觉识别任务。神经网络方法上的进展极大地提升了这些代表当前发展水平的视觉识别系统的性能。

这门课程深入讲解了深度学习框架的细节问题，聚焦面向视觉识别任务（尤其是图像分类任务）的端到端学习模型。在10周的课程中，学生们将会学习如何实现、训练和调试他们自己的神经网络，并建立起对计算机视觉领域的前沿研究方向的细节理解。最终的作业将包括训练一个有几百万参数的卷积神经网络，并将其应用到最大的图像分类数据库（ImageNet）上。

链接：http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/index.html

8.UC Berkeley CS294深度强化学习。

这门课主要包含以下内容：从监督学习到决策，Q学习和策略梯度，高级模型学习和预测、distillation、奖励学习，置信域策略梯度、actor-critic 方法、探索等。通过这门课程的学习，能够让我们了解最新最前沿的深度学习技术，对于以后不论从事科研或者是项目开发都很有帮助。

课程主页：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/

链接：https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3

9.MIT自动驾驶课程《Deep Learning for Self-DrivingCars》。

这门课程的针对性较强，主要针对对自动驾驶有兴趣的同学，这门课对于无人驾驶能够应用到的技术进行了详细的介绍，在介绍深度学习部分，概述了计算机视觉领域研究的难点，深度学习得以大规模发展的几个原因，目前的几个制约其发展的因素，深度学习的主要应用等。

这部分可以促进入门者对于深度学习的理解。同时还提出了一些目前自动驾驶方面存在的挑战，也介绍了常用的框架和工具。有意从事自动驾驶方面工作的同学可以仔细学习一下。

链接：https://selfdrivingcars.mit.edu/

10.Deeplearning.ai最新的TensorFlow2.0课程《Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, MachineLearning, and Deep Learning》发布在coursera上。

在最开始的时候我们提到了Andrew Ng的机器学习课程，这个TensorFlow课程将会教我们怎么用TensorFlow去实现之前学过的机器学习和深度学习的算法。

通过这门课程我们可以开始构建属于自己的AI项目，有很强的实践性，这样我们就可以用学过的知识去解决实际问题。另外课程的所有课后作业基于Google的Colaboratory平台，有点类似于我们平时用的Jupyter，在线的使用方式让我们省去了很多配置环境的麻烦。

链接：https://www.coursera.org/learn/introduction-tensorflow/

四、人工智能课程开展流程？

1、数据处理-AI的粮食加工

人工智能项目研发的首要阶段就是数据处理，既然是数据处理，那么需要有数据才能处理。数据作为人工智能项目的首要材料之一，是不可或缺的，怎么获得良好的数据，是处理好数据的第一步，没有质量保证的数据，无论如何处理，也很难达到数据处理结果的要求。

2、模型设计-AI的灵魂熔炉

如果数据是材料，那么模型就是容器，好的材料配上好的丹炉，才有产出好的丹药的可能。

3、训练优化-AI的学习成长

模型训练是最考验算法工程师的实战经验的，比如选择什么样的主干模型，进行怎么样的微调，以及选择什么样的损失函数和优化方法，是否进行多阶段训练，或者对图像数据进行多尺度训练等。此外还包括进行多大batch的采样，如何提高训练的速度，而这些都和具体的设备类型相关。

4、评估验证-AI的监理指导

模型评估是和模型训练伴随而行的，可以说训练一开始，评估也随之开始。

5、测试调整-AI的战前试炼

模型测试是项目交付前的最后一次试验，测试的目的就是和项目方给出的指标做对比，比如精度、速度等指标。

6、部署实施-AI的落地成型

模型部署是模型在实际项目中的落地应用，模型部署包括了各种不同的编程语言的部署，比如常见的C/C++、JAVA、Python，以及其他语言，各种语言由于其自身的特性，在部署的时候部署方法也不大一样，比如按照某些定义而言，C/C++属于编译型语言，Python属于解释型语言，总之两者的程序执行过程的差异导致它们在部署的时候要考虑跨平台性的问题。

五、人工智能特色课程介绍？

人工智能特色课程有社会与人文、人工智能哲学基础与伦理、先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人、群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发等。

六、人工智能课程多吗？

人工智能的课程设计到领悟和课程很多，要想在人工智能领悟走的很远，高等数学一定要学好，还需要至少掌握一门编程语言，毕竟算发的实现还是要编程的。

除此之外，你还需要了解计算机的知识、、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，这些学科没一门都是博大精深的，需要花费大量的时间去学。在大一期间需要掌握一些基本的人工智能知识，课程还是蛮多的。

七、ai人工智能课程怎么招生？

利用短视频吸引生源，介绍课程给客户认识。

八、人工智能专业课程？

计算机科学，高等数学，限行数学，电子电路，逻辑电路，物联网技术，人工智能技术，c语言，jave语言，数据库结构，物理电路技术

九、人工智能需要学哪些课程？

人工智能需要学习数学、计算机科学和统计学等相关课程。1. 数学是人工智能的基础，包括线性代数、微积分、概率等等，对于理解机器学习、神经网络等算法都非常重要。2. 计算机科学的相关课程如操作系统、数据结构和算法等都是人工智能必备的基础知识。3. 统计学是用于描述和分析数据的一门学科，在机器学习和数据挖掘等领域也是必不可少的一环。除此之外，还需要了解人工智能的一些应用和领域知识，例如自然语言处理、计算机视觉、机器人学等。

十、人工智能研究生课程？

1、纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学。2、从算法层面对人工智能的优化，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。3、工业应用的方面。主要应该学习自动化和机械控制。