在線咨詢詳情
在線咨詢詳情
無人駕駛領域
家庭領域
互聯網領域
教育領域
機械領域
物流領域
在未來，人工智能的應用邊界將逐步擴展，就業數量也會隨之激增。
3C領域
醫療領域
電子領域
食品領域
環保領域
服務領域
技術小白，想要踏入人工智能行業
邏輯思維雖好，但所學專業難找工作，前途迷茫
學過一點編程，不成體系，收入難漲
從事網絡運維，想轉型做開發
其他技術方向程序員，打算轉型人工智能
以成為技術大牛為職業追求
掌握的技能：
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
掌握的技能：
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
掌握的技能：
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/物體識別項目經驗
掌握的技能：
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
全方面掌握技術要點
講師團隊云集，大咖實戰講師
入學測試—教學反饋—職業能力拓展—就業指導
項目框架
解析
Python應用
技能
數學應用
技能
機器學習
技能
時間庫，time、datetime、python鏈接數據庫，存儲數據源采集
網絡爬蟲基礎知識、HTml基礎、爬蟲基礎庫、數據抓取
MySQL創建數據庫、基于數據抓取+數據分析+數據可視化系統
熟練掌握常數e、導數、梯度、Taylor、gini系數…
微積分與逼近論、極限、微分、積分…
線性空間及線性變換、矩陣的基本概念…
機器學習概述、數據清洗和特征選擇、回歸算法、SVM、聚類算法
Tensorflow、感知器神經網絡、RBF徑向基神經網絡、生成對抗網絡
圖像處理、圖像生成、命名實體識別、句法分析、Hadoop…
使用學習框架從零開始完成人臉檢測的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。
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。
數字識別是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，從而理解學習相關的應用知識。
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。
人工智能開發是一個新興的學科，處于發展初期，需要熱愛計算機，熱愛人工智能行業，不浮躁，有認真學習態度的同學來學，如果您只是想學個技術快速就業，那建議學其他學科。更多>>
因課程需要學習人工智能和機器視覺的內容，需要使用大量高等數學的知識，課程要求學員熱愛學習，能沉得下去。授課講師會教你所有用到的高等數學的知識，從向量、矩陣的運算到微分求導等知識。更多>>
人工智能課程，我們與眾多知名人工智能企業共同合作開發的課程，每項技能知識點的設計都源自企業的真實需求，認真學完所有課程后，學員可以滿足企業的用人需求。更多>>
*溫馨提示：請保持手機暢通，咨詢老師將為您提供專屬的一對一報名服務*