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從就業前景來看，人工智能專業的畢業生就業機會多樣，收入普遍高于平均水平。AI畢業生的一些職位包括AI工程師、數據科學家、機器學習工程師、自然語言處理工程師和機器人工程師。這些職位通常需要對Python、R和Java等編程語言有深入的了解，以及對TensorFlow和PyTorch等人工智能工具和框架的了解。據Glassdoor稱，美國人工智能工程師的平均年薪約為114000美元，隨著他們獲得更多經驗和專業知識，薪水可能更高。

你可能關心的問題

人工智能常見問題

01.人工智能工資多少一個月？
02.人工智能為什么越來越受歡迎？
03.一些流行的人工智能技術和應用有哪些？
04.人工智能是否是青春飯，對年齡有限制嗎？

人工智能的趨勢

人工智能將成為人們從業和就業的必備技能。隨著人工智能的普及發展，智能體將會逐步進入生產環境，未來各行各業的工作人員在工作過程中，將會與智能體頻繁進行交流與合作，這就對職場人提出了更高的工作要求。未來各個工作崗位，從業人員都需要掌握人工智能的理論知識，并具備相關操作技術。對于就業人員同樣如此，因此，這也給教育市場提出了新的要求，并提供新的發展機遇。

深圳博為峰人工智能課程

課

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人工智能課程內容

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。

核心優勢，值得學員信賴

1人工智能

全面覆蓋人工智能相關領域，包括機器學習、深度學習、計算機視覺等。

專業老師授課，均來自知名企業和高校，擁有多年實戰經驗。

2課程優勢

課程設置靈活，可靈活選擇學習周期和課程內容，滿足不同學生需求。

重視實踐，充分利用中山市人工智能企業資源，提供海量實踐機會。

人工智能的應用

智能制造。智能制造是人工智能技術在制造業領域的一種應用，它可以通過數據分析、機器學習等技術，實現對生產過程的優化和智能化。目前，智能制造已經應用于工業機器人、智能倉儲、智能物流等領域。未來，智能制造還有望實現自適應生產、智能供應鏈等功能。
智能金融。智能金融是人工智能技術在金融領域的一種應用，它可以通過數據分析、機器學習等技術，實現對金融市場的預測和風險控制。目前，智能金融已經應用于風險評估、投資決策、反欺詐等領域。未來，智能金融還有望實現智能投顧、智能保險等功能。

在這里學習，能收獲什么