在線咨詢?cè)斍?/p>
在線咨詢?cè)斍?/p>
無人駕駛領(lǐng)域
家庭領(lǐng)域
互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域
教育領(lǐng)域
機(jī)械領(lǐng)域
物流領(lǐng)域
在未來，人工智能的應(yīng)用邊界將逐步擴(kuò)展，就業(yè)數(shù)量也會(huì)隨之激增。
3C領(lǐng)域
醫(yī)療領(lǐng)域
電子領(lǐng)域
食品領(lǐng)域
環(huán)保領(lǐng)域
服務(wù)領(lǐng)域
技術(shù)小白，想要踏入人工智能行業(yè)
邏輯思維雖好，但所學(xué)專業(yè)難找工作，前途迷茫
學(xué)過一點(diǎn)編程，不成體系，收入難漲
從事網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維，想轉(zhuǎn)型做開發(fā)
其他技術(shù)方向程序員，打算轉(zhuǎn)型人工智能
以成為技術(shù)大牛為職業(yè)追求
掌握的技能：
1.掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與應(yīng)用
2.熟練使用Python
3.熟練建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，參與評(píng)估
掌握的技能：
1.熟練掌握數(shù)據(jù)分析方法與機(jī)器學(xué)習(xí)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(duì)數(shù)據(jù)清洗，預(yù)處理
掌握的技能：
1.熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
2.掌握CNN及其變形體網(wǎng)絡(luò)
3.熟練使用一種深度學(xué)習(xí)框架Caffe/Tensorflow
4.有人臉/物體識(shí)別項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
掌握的技能：
1.熟練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與NLP相關(guān)算法
2.掌握RNN及其變形體網(wǎng)絡(luò)
3.熟練使用Tensorflow或者其他深度學(xué)習(xí)框架
全方面掌握技術(shù)要點(diǎn)
講師團(tuán)隊(duì)云集，大咖實(shí)戰(zhàn)講師
入學(xué)測(cè)試—教學(xué)反饋—職業(yè)能力拓展—就業(yè)指導(dǎo)
項(xiàng)目框架
解析
Python應(yīng)用
技能
數(shù)學(xué)應(yīng)用
技能
機(jī)器學(xué)習(xí)
技能
時(shí)間庫，time、datetime、python鏈接數(shù)據(jù)庫，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)源采集
網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識(shí)、HTml基礎(chǔ)、爬蟲基礎(chǔ)庫、數(shù)據(jù)抓取
MySQL創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫、基于數(shù)據(jù)抓取+數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)
熟練掌握常數(shù)e、導(dǎo)數(shù)、梯度、Taylor、gini系數(shù)…
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(jī)器學(xué)習(xí)概述、數(shù)據(jù)清洗和特征選擇、回歸算法、SVM、聚類算法
Tensorflow、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
圖像處理、圖像生成、命名實(shí)體識(shí)別、句法分析、Hadoop…
使用學(xué)習(xí)框架從零開始完成人臉檢測(cè)的技術(shù)圖像類別識(shí)別的操作，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步一步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開分析與評(píng)估，方便大家快速動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐！識(shí)別上千種人臉，返回層次化結(jié)構(gòu)的每個(gè)人的標(biāo)簽。
聊天機(jī)器人/智能客服是一個(gè)用來模擬人類對(duì)話或者聊天的一l類系統(tǒng)，利用學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等NLP相關(guān)算法構(gòu)建出問題和答案之間的匹配模型，然后可以將其應(yīng)用到客服等需要在線服務(wù)的行業(yè)領(lǐng)域中，聊天機(jī)器人可以降低公司客服成本，還能夠提高客戶的體驗(yàn)友好性。通過實(shí)現(xiàn)一個(gè)聊天機(jī)器人可以幫助我們對(duì)AI整體知識(shí)的一個(gè)掌握。
數(shù)字識(shí)別是學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的切入口，是一個(gè)非常經(jīng)典的原型問題，通過對(duì)手寫數(shù)字識(shí)別功能的實(shí)現(xiàn)，可以幫助我們后續(xù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解和應(yīng)用。選取手寫數(shù)字識(shí)別的主要原因是手寫數(shù)字具有一定的挑戰(zhàn)性，要求對(duì)編程能力及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思維能力有一定的要求，但同時(shí)手寫數(shù)字問題的復(fù)雜度不高，不需要大量的運(yùn)算，而且手寫數(shù)字也可以作為其他技術(shù)的一個(gè)基礎(chǔ)，所以以手寫數(shù)字識(shí)別為基礎(chǔ)，從而理解學(xué)習(xí)相關(guān)的應(yīng)用知識(shí)。
行人檢測(cè)是利用圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像或者視頻序列中是否存在行人并給予精準(zhǔn)定位。學(xué)習(xí)完行人檢測(cè)技術(shù)后，對(duì)類似的工業(yè)缺陷檢測(cè)，外觀檢測(cè)和醫(yī)療影像檢測(cè)等目標(biāo)檢測(cè)范疇類的項(xiàng)目可以一通百通。該技術(shù)可與行人跟蹤、行人重識(shí)別等技術(shù)結(jié)合，應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)、車輛輔助駕駛系統(tǒng)、智能機(jī)器人、智能視頻監(jiān)控、人體行為分析、智能交通等領(lǐng)域。
人工智能開發(fā)是一個(gè)新興的學(xué)科，處于發(fā)展初期，需要熱愛計(jì)算機(jī)，熱愛人工智能行業(yè)，不浮躁，有認(rèn)真學(xué)習(xí)態(tài)度的同學(xué)來學(xué)，如果您只是想學(xué)個(gè)技術(shù)快速就業(yè)，那建議學(xué)其他學(xué)科。更多>>
因課程需要學(xué)習(xí)人工智能和機(jī)器視覺的內(nèi)容，需要使用大量高等數(shù)學(xué)的知識(shí)，課程要求學(xué)員熱愛學(xué)習(xí)，能沉得下去。授課講師會(huì)教你所有用到的高等數(shù)學(xué)的知識(shí)，從向量、矩陣的運(yùn)算到微分求導(dǎo)等知識(shí)。更多>>
人工智能課程，我們與眾多知名人工智能企業(yè)共同合作開發(fā)的課程，每項(xiàng)技能知識(shí)點(diǎn)的設(shè)計(jì)都源自企業(yè)的真實(shí)需求，認(rèn)真學(xué)完所有課程后，學(xué)員可以滿足企業(yè)的用人需求。更多>>
*溫馨提示：請(qǐng)保持手機(jī)暢通，咨詢老師將為您提供專屬的一對(duì)一報(bào)名服務(wù)*