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課程詳情授課機構教學點同類課程學員評論相關知識

博為峰針對人工智能行業開設了相關的培訓課程，為同學們提供詳細全面的講解，包括有Python、Vue.js、Django、網絡爬蟲、機器學習等，讓同學們可以了解人工智能數據分析及軟件編程技能。本校課程以實操為主，讓同學們在實操過程中掌握相關的專業技能。另外我們與多家企業合作，幫助企業解決“實操剛需”痛點，讓學員與企業無縫對接，明確未來發展方向。

哪些人適合學人工智能

在職人群

有些對人工智能領域感興趣的IT領域從業者或是人工智能領域的初級從業者，去鉆研一下人工智能領域的相關知識，對自己的職業進階也是一大助力，而且重要的是還可以和人工智能領域前沿專家有面對面交流的機會，何樂而不為呢？

本科生

通常來說，有些本科生有想更進一步去考取研究生或者是公務員的，如果對人工智能方向的前沿技術很是了解，在復試的時候是很有優勢的，并且較好的人工智能院校會有關于專業技術知識的相關復試，深度學習這種人工智能熱門技術也是一大助力。

人工智能發展趨勢

數據中心的AI變革：智算中心成為關鍵基礎設施。云計算是當前重要的AI算力提供方案，AI服務器市場迅速發展。云計算正從CPU為中心的同構計算架構向以CPU+GPU/NPU為中心的異構計算架構深度演進。隨著專有領域的計算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，推動AI芯片的多樣性和生態豐富性不斷提升。
大模型C端角色：個人智能助理與新一代的流量入口。大語言模型將成為個人智能助理。大模型預期成為每個人的智能助理，如制定旅行計劃并進一步預定賓館和餐飲。作為未來的人機交互界面，大模型成為新一代的流量入口。

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）。
	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。
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。
	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。
	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。
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。
	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。
	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。
	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？

人工智能常見問題

學習人工智能的階段是什么？
什么是人工智能中的智能代理？
人工智能使用的編程語言是什么？
人工智能中常用的神經網絡類型是什么？

人工智能就業方向

人工智能運維工程師。人工智能運維工程師是指從事與人工智能相關算法、深度學習等多種技術的分析、研究、開發，并對人工智能系統進行設計、優化、運維、管理和應用的工程技術人員。研發方向主要是從事機器人控制系統開發，高精度器件的設計研發等。
AI硬件專員。在人工智能領域內的另外一種日益增長的藍領工作，就是負責創建AI硬件的工業操作工作，大科技公司目前已經采取了措施，來建立自己的專業芯片。

為什么選擇博為峰培訓