人工智能(AI)工程師負責對構成AI的復雜算法網絡進行開發、編程和訓練，使它們能夠像人腦一樣工作。此角色需要軟件開發、編程、數據科學和數據工程方面的綜合專業知識。盡管此職業與數據工程相關，但很少需要AI工程師編寫開發可縮放數據共享的代碼。人工智能開發人員轉而從各種源查找和拉取數據，創建、開發和測試機器學習模型，然后利用應用程序編程接口(API)調用或嵌入式代碼來生成和實現AI應用程序。

【課程名稱】：AI軟件培訓

【適合人群】：

零基礎學員，求職，畢業生，平面設計、logo設計、圖標設計、書籍插圖、包裝設計、印刷、廣告設計和插畫設計等工作者，以及學生和業余愛好者。

【課程內容】：

一、機器學習與深度學習基礎

機器學習和深度學習是AI的核心技術，因此，學習AI首先需要掌握這些基礎知識。課程內容包括：

1.監督學習、無監督學習、強化學習等機器學習算法原理及應用；

2.神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡等深度學習模型原理及應用；

3.訓練和優化模型的方法和技巧。

二、Python編程基礎

Python是AI領域最常用的編程語言，因此，學習AI需要掌握Python編程基礎。課程內容包括：

1.Python語法、數據類型、控制流等基礎知識；

2.函數、模塊、面向對象編程等進階知識；

3.數據處理和分析常用庫如NumPy、Pandas等的使用。

三、計算機視覺與自然語言處理

計算機視覺和自然語言處理是AI應用的兩個重要領域，相關課程內容包括：

1.圖像分類、目標檢測、人臉識別等計算機視覺任務的基本原理及應用；

2.自然語言處理任務如文本分類、情感分析、機器翻譯等的原理及應用；

3.常用工具和框架如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等的使用。

四、實戰項目與案例分析

通過實戰項目和案例分析，學生可以更好地理解AI在實際應用中的運用。課程內容包括：

1.常見AI應用場景的介紹與分析；

2.基于實際數據的實戰項目，如圖像分類、目標檢測、機器翻譯等；

3.案例分析，介紹AI在各行業的最新應用及發展趨勢。

【課程特點】：

1、實訓體系訓練，引進真實商業項目轉化為課程案例

2、追加前沿技術分享課，提升學員作品標準，擴充行業經驗積累

3、聘請多年工作經驗和教學經驗的實戰講師授課，有嚴格的教學考核和作業考核，有自編的實戰教材

【課程目標】：

通過學習AI基礎，了解AI軟件功能及工具；掌握各種工具功能的設計運用方法；學習掌握綜合運用AI完成設計作品。

【就業方向】：

1、算法工程師。進行人工智能相關前沿算法的研究，包括機器學習、知識應用、智能決策等技術的應用。以機器學習的過程為例，涉及到數據收集、數據整理、算法設計、算法訓練、算法驗證、算法應用等步驟，所以算法是機器學習開發的重點。

2、程序開發工程師。一方面程序開發工程師需要完成算法實現，另一方面程序開發工程師需要完成項目的落地，需要完成各個功能模塊的整合。

3、人工智能運維工程師。大數據與AI產品相關運營、運維產品研發﹔相關組件的運維工具系統的開發與建設;提供大數據與AI云產品客戶支持。

4、智能機器人研發工程師。人工智能專業人才研發方向主要從事機器人控制系統開發，高精度器件的設計研發等。工業機器人系統集成方向主要做工作站設計，電氣設計，器件選型，機器人調試，編程，維護等。