人工智能黃金時代已到來

2017年3月5日“人工智能”正式寫入2017政府工作報告,嶄新的時代來了!Python憑借超高的開發效率與豐富的類庫,涉及無人駕駛、個人助理、金融、電商、醫療、教育等各大領域。預計2030年人工智能將造就七萬億美元規模的大市場,而Python就是人工智能七萬億市場的未來。

應用領域快速滲透 人工智能已勢不可擋

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未來10年,人工智能的應用邊界將逐步擴展,就業數量也會隨之激增,人工
智能將大范圍取代人工。

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剖析企業需求 精心研發課程

從入門到進階實戰 知識點全覆蓋

階段一:人工智能基礎篇

主講內容

課程一:Python
Python介紹、環境安裝、Python語法格式簡介、編碼規范簡介…
變量與賦值、運算符和基本運算、字符串處理
列表元祖、字典、數組、切片、列表推導式、淺拷貝和深拷貝
條件判讀語句、循環控制語句
函數、lambda
項目案例:約瑟夫環問題
類和實例、訪問限制…

課程二:Python爬蟲應用
網絡爬蟲基礎知識、HTml基礎
爬蟲基礎庫
QQ音樂數據抓取(一)(分組練習)
QQ音樂數據抓取(二)(講解)
綜合項目:基于數據抓取+數據分析+數據可視化系統

課程三:MySQL數據庫快速入門
MySQL安裝、MySQL創建數據庫、MySQL創建表
MySQL數據類型、MySQL增刪改
MySQL查詢、MySQL索引
MySQL存儲過程、MySQL觸發器、MySQL事物
綜合項目:基于數據抓取+數據分析+數據可視化系統

課程四:Python高級
時間庫,time、datetime
python鏈接數據庫,使用pymysql操作數據倉庫,存儲數據源采集
文件、目錄操作,通過os,file等模試塊實現
機器學習模塊
數據可視化繪圖庫
綜合項目:基于數據抓取+數據分析+數據可視化系統

階段二:人工智能中級篇

主講內容

課程五:數學必知必會
數據分析:熟練掌握常數e、導數、梯度、Taylor、gini系數…
概率論:微積分與逼近論、極限、微分、積分…
線性代數及矩陣:線性空間及線性變換、矩陣的基本概念…

階段三:人工智能高級篇

主講內容

課程六:機器學習
機器學習概述
數據清洗和特征選擇
回歸算法:Linear Regression算法、Lasso Regression算法……
決策樹、隨機森林和題設算法
SVM、聚類算法、EM算法、貝葉斯算法、
隱馬爾科夫模型、LDA主題模型

課程七:深度學習
Tensorflow基本應用
深度學習概述、感知器神經網絡、BP神經網絡、RBF徑向基神經網絡
CNN卷積神經網絡、RNN循環神經網絡、生成對抗網絡

課程八:計算機視覺、自然語言處理、推薦系統
圖像預處理、圖像的特征提取、圖像分類、目標檢測、圖像生成
文本分詞、詞性標注、命名實體識別、文本概要提取、句法分析
推薦系統、Hadoop基礎、Spark基礎、Spark Mlib機器學習

咨詢詳細課程大綱

人工智能深度學習 超強搭配企業實戰

項目一:基于FaceNet、云平臺的人臉識別及人臉檢索系統

項目簡介

使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測的核心技術圖像類別識別的操作,從數據預處理開始一步一步構建網絡模型并展開分析與評估,方便大家快速動手進行項目實踐!識別上千種人臉,返回層次化結構的每個人的標簽。

項目二:基于Seq2Seq的智能客服系統

項目簡介

聊天機器人/智能客服是一個用來模擬人類對話或者聊天的一l類系統,利用深度學習和機器學習等NLP相關算法構建出問題和答案之間的匹配模型,然后可以將其應用到客服等需要在線服務的行業領域中,聊天機器人可以降低公司客服成本,還能夠提高客戶的體驗友好性。通過實現一個聊天機器人可以幫助我們對AI整體知識的一個掌握。

項目三:基于生物學神經網絡實現手工數字識別

項目簡介

數字識別是深度學習的一個很好的切入口,是一個非常經典的原型問題,通過對手寫數字識別功能的實現,可以幫助我們后續對神經網絡的理解和應用。選取手寫數字識別的主要原因是手寫數字具有一定的挑戰性,要求對編程能力及神經網絡思維能力有一定的要求,但同時手寫數字問題的復雜度不高,不需要大量的運算,而且手寫數字也可以作為其他技術的一個基礎,所以以手寫數字識別為基礎,從而理解深度學習相關的應用知識。

項目四:基于ssd和yolo實現目標檢測

項目簡介

行人檢測是利用圖像處理技術和深度學習技術對圖像或者視頻序列中是否存在行人并給予精準定位。學習完行人檢測技術后,對類似的工業缺陷檢測,外觀檢測和醫療影像檢測等目標檢測范疇類的項目可以一通百通。該技術可與行人跟蹤、行人重識別等技術結合,應用于人工智能系統、車輛輔助駕駛系統、智能機器人、智能視頻監控、人體行為分析、智能交通等領域。

人工智能工程師職場規劃

機器學習工程師

薪資:15K-30K

必備技能:
1.掌握經典機器學習算法原理與應用
2.熟練使用Python
3.熟練建立機器學習模型,參與評估

數據挖掘工程師

薪資:15K-30K

必備技能:
1.熟練掌握數據分析方法與機器學習建模算法
2.熟練掌握一門分析語言Python或者R
3.熟悉常用對數據清洗,預處理,特征提取方法
4.良好的閱讀paper能力,快速尋找方案

圖像識別工程師

薪資:20K-40K

必備技能:
1.熟悉神經網絡原理
2.掌握CNN及其變形體網絡
3.熟練使用一種深度學習框架Caffe/Tensorflow
4.有人臉/物體識別方面的項目經驗

自然語言處理工程師

薪資:20K-40K

必備技能:
1.熟練神經網絡原理與NLP相關算法
2.掌握RNN及其變形體網絡
3.熟練使用Tensorflow或者其他深度學習框架
4.有搜索、推薦、機器學習等相關背景優先

數據科學家

薪資:30K-60K

必備技能:
1.有豐富的數據挖掘經驗與機器學習建模工作心得
2.對特征工程與數據清洗分析有豐富的經驗
3.對數據業務整體架構與建模流程提出解決方案
4.豐富的數據挖掘項目經驗,指導團隊完成建模任務

豪華師資陣容 教出新高度

趙博士

【簡介】 山東大學碩士 中國礦業大學博士 東南大學數學系博士后

多年數據挖掘算法類開發經驗
熟練掌握回歸、分類、聚類、時間序列、文本挖掘
推薦系統、神經網絡、集成學習等常用機器學習算法
數理統計、概率論基礎扎實
邏輯分析和數據分析能力強。

米教授

【簡介】 多年大數據AI 項目開發經驗 陜師大碩士 資深算法工程師

從事基礎數學
機器學習研究三年
金融工程和機器學習交叉學科研究三年
主持省級課題兩項,以第一或通訊作者發表SCI論文三篇
國內核心期刊論文一篇,其它論文一篇
熟練掌握MATLAB編程,對量化投資有濃厚興趣。

曾教授

【簡介】 東南大學碩士數據科學家、AI技術經理、高級算法工程師

愛好技術研究,熟悉人工智能各項技術;較扎實的數學和英文基礎,良好的英文文獻閱讀能力;有豐富的基于深度學習和機器學習項目開發經驗,主持研發過多個項目;對自然語言處理,大數據挖掘,機器學習,深度學習領域有過豐富實戰經驗;熟悉Python,c/c++,Java,nodejs,matlab等編程語言,mongodb,hive,mysql,hbase數據庫,hadoop,spark大數據平臺,caffe,keras,tensorflow深度學習框架。

劉教授

【簡介】 東北大學(985 211)碩士 7年金融投資經驗 6年機器學習經驗

7年金融投資經驗,6年機器學習經驗,曾任職上海某大型投資公司副總經理兼CTO、證監會監管某上海金融機構智能投資高級研究員,持開發過AI智能交易系統并成功投入運營,工作期間多次為企業講解量化分析、金融智能投資、基本面量化研究、金融貿易等課程。
AI、CTO金牌講師,現主要教授金融量化分析和機器學習課程。

賈老師

【簡介】 北京大學 三年機器學習開發經驗 二年深度學習開發經驗

美團數據挖掘算法工程師
華海樂盈高級人工智能算法工程師
紐交所上市公司無憂英語機器學習專家
AI人工智能全職講師。

劉老師

【簡介】 兩年大數據軟件開發&架構經驗 三年機器學習開發經驗 二年高端培訓機構教學經驗

上海群碩Java開發工程師兼大數據開發工程師
驢媽媽旅游網大數據架構師兼機器學習開發工程師
上海東方財富網機器學習開發工程師
全職講師

伍老師

【簡介】 二年金融行業軟件專家 五年ERP項目開發經驗 三年高端培訓機構教學管理經驗

北京用友軟件架構師
重慶博恩軟件有限公司開發部經理
朗沃教育學術部經理
中國建設銀行特約講師
華智經緯科技有限公司技術總監
豪訊科技有限公司技術主管
全職講師

方博士

【簡介】 南京大學計算機軟件博士 導師孫鐘秀院士

30年人工智能、機器學習科研經驗
20年軟件項目開發和管理經驗
7年計算機科學理論教學經驗
計算機軟件算法專家

  • 趙博士

  • 米教授

  • 曾教授

  • 劉教授

  • 賈老師

  • 劉老師

  • 伍老師

  • 方博士

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