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人工智能高薪就業班【每月20號開班】

傳統教育改革 開啟“全民學人工智能”時代

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機器學習|深度學習|推薦系統|聊天機器人|醫療圖像識別--和你的瓶頸期Say GoodBye!

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為什么你應該學人工智能?

人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,未來人工智能帶來的科技產品,將會是人類智慧的“容器”。

人工智能研究領域
人工智能就業范圍
政府扶持

自從2015年以來,人工智能和大數據作為未來兩大發展方向,受到了政府的支持,最明顯表現就是建設智慧城市、智能交通、全國各地建設大數據中心......

學人工智能,穩坐高薪崗位

人工智能在互聯網崗位薪酬排名中位列第三

數據顯示,管理崗在各崗位中薪酬最高,平均達到 23k,數據開發和人工智能緊隨其后,都在 20k 以上。

百戰人工智能874集,鋪平你的職業之路
快速實戰入門

Python語言基礎與使用

快速掌握數據領域最常用的語言和工具包使用方法,講解語言及數據領域模塊全程實戰,并且補充一些基礎數學知識,為后面階段更好的學習機器學習打好基礎。

掌握技能:掌握數據領域最常用的語言和工具包使用方法、基礎數學知識補充。

機器學習算法與案例實戰

注重機器學習算法原理推導,從零開始講解每一個復雜的機器學習算法,基于真實數據集進行案例實戰!

掌握技能:機器學習算法

深度學習原理與框架

從神經網絡基礎開始講起逐步進軍AI高級網絡架構,結合深度學習最主流框架tensorflow與keras進行案例實戰。

掌握技能:神經網絡基礎、AI高級網絡框架、深度學習

人工智能項目實戰

包含當前 AI 三個最熱門領域的實戰項目:推薦系統、自動聊天機器人、醫療圖像識別幫助大家綜合運用前面學到的知識,更加貼合企業業務需求。

實戰項目:推薦系統、自動聊天機器人、醫療圖像識別

百戰程序員5大課程優勢

1、課程全面,系統化教學,為學員打下堅實基礎
2、按需分班,量身定制,直達培訓目標
3、豐富的實戰項目訓練,面試就業不愁沒經驗
4、老師全程督導,不讓學習方法影響學習質量

一 一攻克你的問題

1、沒有任何基礎,能學會嗎?
2、沒時間沒精力學,迷茫怎么辦?
3、自學沒效果,找老師又太貴?
4、學了技術沒經驗,企業還是不要?
5、培訓完了真的就能找到好工作嗎?
6、擔心老師經驗不足,不夠牛逼?
7、作業批改,在線答疑,學習效果有保障

課程大綱
階段 技術名稱 技術內容
快速實戰入門 人工智能—快速實戰入門【搶先看】 章節1:機器學習本質到底做什么
章節2:線性回歸算法知識鋪墊
章節3:線性回歸算法深入剖析
章節4:環境安裝配置以及線性回歸算法實現
章節5:IDE的使用及利用sklearn模塊使用
章節6:優化算法梯度下降法深入剖析
章節7:代碼實戰梯度下降法
章節8:提高模型的推廣能力以及代碼實戰
章節9:人工智能中的歸一化
章節10:多項式回歸算法
章節11:邏輯回歸算法詳解
章節12:代碼實戰邏輯回歸
章節13:代碼實戰水泥強度預測案例
章節14:代碼實戰保險醫療花費預測案例
章節15:代碼實戰音樂分類器案例
章節16:詳解邏輯回歸多分類與Softmax
章節17:模型的評估指標詳解
章節18:模型評估代碼實戰
第一階段 Python語言基礎與使用 章節1:數學基礎補充
章節2:機器學習計算基礎庫
章節3:機器學習Python基礎
第二階段 機器學習算法與案例實戰 章節1:多元線性回歸
章節2:梯度下降法
章節3:邏輯回歸
章節4:模型評估與選擇
章節5:SVM
章節6:聚類
章節7:決策樹
章節8:集成學習和隨機森林
章節9:關聯規則挖掘
第三階段 機器學習算法與案例實戰 章節1:訓練模型各種優化算法
章節2:Adaboost 和 GBDT
章節3:XGBoost
章節4:貝葉斯分類器
章節5:最大熵模型與 EM 算法
章節6:主成分分析

章節7:隱含馬爾科夫模型
章節8:條件隨機場
章節9:主題模型
章節10:詞向量 Word2Vec
第四階段 深度學習原理與框架 章節1:神經網絡與多層感知機
章節2:TensorFlow
章節3:訓練深度神經網絡
章節4:卷積神經網絡
章節5:實現經典卷積神經網絡
章節6:循環神經網絡
章節7:強化學習
第五階段 人工智能項目實戰 章節1:面對海量數據挖掘
章節2:實時個性化推薦系統
章節3:自然語言基礎
章節4:聊天機器人
章節5:Keras

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