合肥人工智能培訓機構（面授）

小班詳詢

課程優(yōu)勢：充分利用已有數(shù)據(jù)方面的經(jīng)驗技能，對AI算法的推導過程原理進行深度補充，在數(shù)據(jù)挖掘分析基礎上進一步提升，從數(shù)據(jù)引入深度學習知識，在數(shù)據(jù)基礎上進入AI的學習，將數(shù)據(jù)分析挖掘的知識充分靈活運用

上課方式：面授

上課時段：全日制,晚班,周末班

￥ 19800

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課程詳情教學點教學環(huán)境學員評論

我們知道，這一次學習對你非常重要！錢花了，還可以再掙；但是時間花了，就真的沒有了！路走錯了，還可以返回路口再選；機會錯過了，就真的沒有了！我們無法證明自己是最好的，我們只能做到讓自己更可靠！我們不是職業(yè)教育，我們是就業(yè)教育！未來源于今天的選擇！我們愿與你并肩前行！

為什么學人工智能
比起智能我們更缺人工

產(chǎn)業(yè)發(fā)展
國家出臺政策大力推動AI發(fā)展

保守估計，2030年的中國將成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。 AI相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模達 100000億元，你能想象嗎？現(xiàn)今中國人工智能領域的投融資占全球的 60%，是規(guī)模最大的國家；中國人工智能市場增長迅速，其市場規(guī)模達 237億元，同比增長67％。
崗位需求
人工智能人才需求

統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，截止2018年年中， AI從業(yè)人員50000人，而行業(yè)需求量已經(jīng)突破 1000000人，而AI對人才的需求仍然與日俱增。中國人工智能企業(yè)數(shù)量達數(shù)千家，位列全球第二，北京是全球人工智能企業(yè)最集中的城市。
崗位薪資
人工智能崗位薪資

人工智能，古老而又嶄新的行業(yè)，邁進高薪近在咫尺。
人工智能高科技人才全球緊缺，需求旺盛。
技術類工程師平均月薪2.58萬，而50%的人工智能人才月薪可達3萬以上。

什么樣的人適合學
如果你有著如下的困擾，解決問題的時候到了

大學生

College student

問題：就業(yè)需求迫在眉睫，對未來充滿期待和不確定，該入哪一行、選擇什么職業(yè)？
解決方法：通過大量的真實項目訓練，提升動手能力，增加項目實戰(zhàn)經(jīng)驗。課上課下全天候訓練，鍛煉實戰(zhàn)開發(fā)項目的能力。鞏固學過的數(shù)學知識，理解算法原理，增加項目動手經(jīng)驗的同時，為更高層次的算法解決方案打好基礎。

職場人士

Workplace personage

問題：已經(jīng)擁有了數(shù)據(jù)分析抓取方面工作經(jīng)驗的白領，技能發(fā)展遇到瓶頸，如何突破職業(yè)天花板？
解決方法：充分利用已有數(shù)據(jù)方面的經(jīng)驗技能，對AI算法的推導過程原理進行深度補充，在數(shù)據(jù)挖掘分析基礎上進一步提升，從數(shù)據(jù)引入深度學習知識，在數(shù)據(jù)基礎上進入AI的學習，將數(shù)據(jù)分析挖掘的知識充分靈活運用，運用算法解決實際問題。

IT從業(yè)者

問題：aveer、PHPer、,前段er...具備了豐富的項目開發(fā)經(jīng)驗，職業(yè)發(fā)展進入平臺期，如何邁進科技前沿行業(yè)？
解決方法：直接跳過編程基礎，通過項目之間橫向和縱向的對比，迅速進入AI項目的開發(fā)，在開發(fā)過程中理解AI項目的開發(fā)過程及技能，理解深度學習開發(fā)AI項目，大大增加在算法開發(fā)方面的能力。

人工智能從業(yè)者職業(yè)規(guī)劃
人工智能到底干什么？人工智能崗位都有哪些？

AI算法工程師

1、深度學習算法研究、實現(xiàn)和優(yōu)化，負責特定需求的深度學習算法解決方案。
2、跟進業(yè)界人工智能的研究成果，開發(fā)并提升相應的算法任務。
圖像識別工程師

1、根據(jù)公司產(chǎn)品和業(yè)務需求，進行相關圖像算法的研究和開發(fā)。
2、負責相關算法的核心代碼實現(xiàn)或移植。
自然語言處理工程師

1、根據(jù)公司產(chǎn)品和業(yè)務需求，進行相關NLP算法的研究和開發(fā)。
2、負責NLP問題的研究，完成知識抽取、實體匹配、語義消歧、關系抽取等應用的研發(fā)。
語音識別工程師

1、參與公司核心語音識別算法的設計和研究及其工程實現(xiàn)。
2、負責跟進行業(yè)前沿技術發(fā)展趨勢，不斷優(yōu)化當前神經(jīng)網(wǎng)絡模型；
數(shù)據(jù)挖掘工程師

1、對產(chǎn)品與用戶數(shù)據(jù)進行爬取和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的特征規(guī)律；
2、完成產(chǎn)品、市場等部門提出的各類數(shù)據(jù)挖掘需求、完成機器學習與數(shù)據(jù)挖掘項目。
數(shù)據(jù)分析工程師

1、負責數(shù)據(jù)分析工作，挖掘數(shù)據(jù)分析需求，制定并實施分析方案，進行項目數(shù)據(jù)分析、模型建構和數(shù)據(jù)處理。
2、結合分析結果，設計業(yè)務指標體系及數(shù)據(jù)產(chǎn)品并驅動相關業(yè)務的發(fā)展。

科學實用的課程體系
成體系培養(yǎng)，符合行業(yè)發(fā)展趨勢

學習階段	知識點	學習內(nèi)容
人工智能初級	人工智能技術和應用場景的全面解析，系統(tǒng)化介紹人工智能技術鏈條	通過實例對人工智能的開發(fā)語言載體Python進行深入理解并掌握Python語法規(guī)則，變量和數(shù)據(jù)類型，程序結構控制，Python的數(shù)據(jù)結構，Python中的OOP，了解-神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練方法和流程，學習主流機器學習、深度學習框架環(huán)境的搭建，TensorFlow、Keras、Caffe等。
人工智能中級	本模塊重點在于算法的開發(fā)實現(xiàn)方面，學習人工智能中的識別技術	通過數(shù)字識別和人臉識別、自然語言處理等這些應用極為廣泛的項目開發(fā)，深入介紹深度學習的概念，激活函數(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡基礎，對CNN、RNN進行原理方法和原理學習，卷積層和池化層，圖像特征提取與識別，經(jīng)典LeNet模型， LSTM，Encoder-Decoder Model等，同時引入自然語言處理方面的內(nèi)容，包括分詞、題干提取建模等，為不同方向的技術學習構建完整的技能知識圖譜。
人工智能高級	從本階段開始，我們的學習重點轉向高級的模型優(yōu)化算法上	在項目開發(fā)實現(xiàn)的基礎上進行調(diào)優(yōu)處理，通過學習過程的優(yōu)化、數(shù)據(jù)預處理方法、超參數(shù)、學習率優(yōu)化、 Batch-Normalization等方法，實現(xiàn)開發(fā)算法的優(yōu)化，完善提升神經(jīng)網(wǎng)絡的效率和質(zhì)量，進一步理解算法實現(xiàn)與設計，實現(xiàn)開發(fā)工程師提升到算法專家之路。
數(shù)據(jù)分析初級	使用Python處理工作場景中的簡單數(shù)據(jù)分析	基于CDBD（中國歷代人物傳記資料庫）數(shù)據(jù)集開發(fā)課程案例，介紹數(shù)據(jù)分析的基本流程和方法，涉及的數(shù)據(jù)建模方法主要是聚類和決策樹，學完之后能夠使用Python處理工作場景中的簡單數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)分析中級	成為具有一定分析思維的數(shù)據(jù)分析師	基于真實企業(yè)數(shù)據(jù)庫開發(fā)案例，重點介紹K-近鄰、凝聚與分裂（層次聚類算法）、線性回歸、樸素貝葉斯等數(shù)據(jù)建模方法，最終成為具有一定分析思維的數(shù)據(jù)分析師，滿足就業(yè)需求。
數(shù)據(jù)分析高級	成長為一名高級數(shù)據(jù)分析師，并獲得算法工程師的相關技能	基于前兩個階段學員學習數(shù)據(jù)開發(fā)的在線學習數(shù)據(jù)分析案例，通過完全貼近真實情境的數(shù)據(jù)分析工作，學會處理各種數(shù)據(jù)分析中的復雜問題，所使用的建模方法有支持向量機、DBSCAN、邏輯回歸和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，最終成長為一名高級數(shù)據(jù)分析師，并獲得算法工程師的相關技能，能做出直接跟系統(tǒng)交互的儀表盤。
Python初級	數(shù)據(jù)可視化	在大量數(shù)據(jù)的情況下，如何讓數(shù)據(jù)能夠更直觀，更高效的輸出有用的信息就需要借助于數(shù)據(jù)可視化技術。通過項目實戰(zhàn)完全掌握 Matplotlib實現(xiàn)簡單直觀的數(shù)據(jù)可視化、Echarts實現(xiàn)更豐富的交互需求，在此基礎上認識更多的數(shù)據(jù)可視化庫并靈活運用。
Python中級	數(shù)據(jù)抓取與采集	互聯(lián)網(wǎng)上存在著海量的數(shù)據(jù)信息，通過爬蟲可以快速高效的獲取這些數(shù)據(jù)。Scrapy爬蟲框架是當前非常流行的一款爬蟲框架。 Scrapy使用Python作為開發(fā)語言，并且提供了非常豐富擴展功能，數(shù)量掌握Scrapy爬蟲框架的使用能夠實現(xiàn)高效獲取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的目標。
Python高級	數(shù)據(jù)清洗與挖掘	本階段主要完成數(shù)據(jù)處理方面的學習，利用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與存儲相關技能。數(shù)據(jù)被正式應用于AI核心算法前，需要經(jīng)過遷移、清洗、分片等多種轉換處理，利用Python的numpy、pandas模塊有效處理源數(shù)據(jù)中的空缺值、噪聲數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)來源、存儲環(huán)境是多樣的，分別來自于JSON、CSV文件，MySQL、Redis、MongoDB數(shù)據(jù)庫，HDFS文件系統(tǒng)等等。利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模塊很好地解決了數(shù)據(jù)存儲問題。

高精尖的應用項目體系
結合互聯(lián)網(wǎng)應用場景，培養(yǎng)學員遇到問題->分析問題->解決問題的實際能力
業(yè)務級解決方案+系統(tǒng)級解決方案

金融
金融機構已長久用人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)去發(fā)覺變化或規(guī)范外的要求，銀行使用協(xié)助顧客服務系統(tǒng)；幫助核對帳目，發(fā)行信用卡和恢復密碼等。
重工業(yè)
在工業(yè)中已普遍應用機器人。它們常做對人是危險的工作。全世界日本是利用和生產(chǎn)機器人的先進國；1999年世界范圍使用1,700,000臺機器人。
顧客服務
人工智能是自動上線的好助手，可減少操作，使用的主要是自然語言加工系統(tǒng)。呼叫中心的回答機器也用類似技術，如語言識別軟件。
音樂
技術常會影晌音樂的進步，科學家想用人工智能技術盡量趕上音樂家的活動；現(xiàn)正集中在研究作曲，演奏，音樂理論，聲加工等。