哪些人適合學人工智能
人工智能發展趨勢
人工智能驅動科學研究從單點突破加速邁向平臺化。AI4S(人工智能驅動的科學研究)應用方面,有望從單點突破加速邁向平臺化。在“單點突破”階段,AI4S發展由科研學者主導,數據、模型、算法及方法論的原創性是市場關注重點,AI4S在特定任務或場景中的“單點應用”初步證明了對應解決方案的落地價值。“平臺化”發展則意味著,需要將這些已被證明的價值能力沉淀為平臺化工具,提升對下游的通用性價值,與此同時,產業界對于AI4S的工程化需求也逐漸增加,工程師和科研學者將共同主導AI4S下一階段的發展。
石家莊博為峰人工智能課程
課程版塊 | 課程內容 |
人工智能 Numpy |
人工智能的應用背景介紹、Python科學計算集成開發環境Anaconda安裝和配置。Jupyter notebook介紹和常用功能練習(后續內容主要基于Jupyter notebook操練) |
Numpy介紹、numpy創建數組對象和基本使用、numpy常用屬性和函數的使用(切片、矩陣、統計函數、數組運算、矩陣運算等)。 |
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Pandas介紹、Series和DataFrame數據類型及關聯的常用函數、操作;Matplotlib介紹,Pandas+Numpy+Matplotlib結合使用案例;馬賽克圖片、合成音頻介紹、成音頻案例。操作音頻文件mp3、操作視頻文件。 |
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人工智能 OpenCV |
opencv介紹、python-opencv安裝opencv并配置、opencv自帶程序環境測試。opencv常用類和方法、銳化濾波操作、圖像混合操作。 |
n維數據之間的數學關系、協方差矩陣概念。特征值與特征向量概念、PCA原理介紹、PCA對圖像求特征值和特征向量。 |
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人臉檢測流程、圖片中識別人臉、視頻中識別人臉。人臉識別算法介紹、幾何圖形分離器訓練并識別、源碼的獲取與配置編譯。 |
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dlib介紹、dlib環境配置、dlib人臉檢測及特征點繪制;dlib進行人臉的精確識別、dlib非特定目標識別場景。 |
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人工智能 機器學習 |
Scikit-Learn(sklearn)介紹,算法模型框架介紹、sklearn框架結構、KNN算法入門、KNN鳶尾花分類。KNN算法調參數、KNN手寫數字識別詳解。 |
KNN參數cross_val_score、KNN癌癥診斷、KNN模型評價指標。KNN數據歸一化、sklearn中數據拆分、str類型的數據轉變與訓練預測。 |
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數據量化操作、決策樹的熵原理、決策樹的使用、決策樹參數調整深度。決策樹屬性列分時計算、決策樹gini系數、隨機森林原理、隨機森林和決策樹比較。 |
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極限森林、梯度提升樹的使用、梯度提升樹原理、梯度提升和梯度下降。各類算法回顧、梯度提升樹二分類原理、梯度提升樹的應用場景。 |
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adaboost原理介紹、adaboost案例舉例。線性回歸原理介紹、線性回歸預測商城某日銷量。 |
你還想了解這些問題?
人工智能就業方向
1.科研機構。人工智能是一門新興的交叉學科,綜合了計算機、心理學、哲學等各個學科,研究領域廣且深,可以是機器人、傳感器、智能設備等。隨著該領域的廣泛應用,對于人工智能的科研需求也是巨大,各科研機構是人工智能專業人才的好去所之一。
2.軟硬件開發。隨著人工智能不斷開發,將改變代碼的編寫、更新、發布方式,開發運營也將更為自動化,基于人工智能的編程助手、自動化測試和編譯以及簡化的錯誤修復都可應用于軟件開發。而硬件開發也是實現人工智能的必備條件,AI硬件需求日益增長,這也帶來更多的就業機會。
為什么選擇博為峰培訓
課程背景
石家莊ai人工智能培訓機構是一家專注于人工智能領域的培訓機構,致力于為學習者提供高質量的教育服務。隨著人工智能技術的飛速發展,對人工智能人才的需求也越來越大。本機構成立的初衷就是為了培養更多優秀的人工智能人才,滿足市場需求。
課程特色
1.全面系統的人工智能課程體系,涵蓋深度學習、機器學習、自然語言處理等領域;
2.結合實際案例進行教學,理論與實踐相結合,幫助學習者更好地掌握知識;
3.作業、項目實戰幫助學習者提升能力,實現知識的轉化和應用。
課程目標
1.熟練掌握人工智能相關知識和技能;
2.能夠獨立開發和應用人工智能技術;
3.具備解決實際問題的能力和思維。
學習對象
1.對人工智能領域感興趣,具備一定的編程基礎的學習者;
2.希望在人工智能領域有所成就的學生、工程師等。
課程內容
1.人工智能基礎知識學習;
2.深度學習算法與應用;
3.機器學習模型構建;
4.自然語言處理與計算機視覺;
5.大數據處理與分析。
師資力量
我們擁有一支結構合理、教學經驗豐富的師資團隊,他們在人工智能領域有著扎實的理論基礎和豐富的實踐經驗,能夠為學生提供優質的教學服務。
教學質量
我們注重教學質量,采用小班授課,實行個性化教學,確保每位學生都能得到充分指導和幫助。同時,我們注重課程實戰,幫助學生將知識轉化為實際能力。
服務水平
我們始終秉承“學員至上”的理念,全心全意為學員提供服務。無論是課程咨詢、學習輔導還是就業指導,我們都會竭誠為您提供幫助。
學習時長
學習時長為3個月至6個月不等,具體根據課程內容和學員實際情況而定。
收費范圍
學習費用為4000-15000元不等,具體收費標準根據不同課程及服務內容而定。
學習收獲
通過本機構的培訓,學員將獲得系統全面的人工智能知識體系,掌握優秀的技術和解決問題的能力,為未來的發展打下堅實的基礎。
總結
以上信息僅供參考,實際情況以到校咨詢為準。可聯系在線客服,預約免費體驗課。希望通過我們的努力和您的支持,能夠共同推動人工智能領域的發展,讓更多的人受益于此。
培訓項目:軟件測試培訓、Web前端培訓、Java全棧開發培訓、Python全棧開發培訓、超全棧開發培訓、人工智能培訓、數據分析培訓、.Net培訓、大數據云計算培訓
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