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昆明AI人工智能培训需要学习哪些课程
近几年人工智能越来越火了,随之而带来的人工智能相关培训也越来越多了,那么如果你也想去学习一下人工智能相关知识,那就要先了解一下人工智能都需要学习哪些课程?
1、机器学习中的Python:Python环境搭建与其基础语法的学习,熟悉列表元组等基础概念与python函数的形式,Python的IO操作,Python中类的使用介绍,python使用实例讲解机器学习领域的经典算法、模型及实现的任务等,同时学习搭建和配置机器学习环境,并学会用线性回归解决一个实际问题。
2、人工智能数学基础:熟悉数学中的符号表示,理解函数求导以及链式求导法则,理解数学中函数的概念,熟悉矩阵相关概念以及数学表示。将数学概念与程序基础联系起来;梯度下降实例讲解;
3、机器学习概念与入门:了解人工智能中涉及到的相关概念。了解如何获取数据以及特征工程。熟悉数据预处理方法。理解模型训练过程。熟悉pandas的使用。了解可视化过程;Panda使用讲解;图形绘制;
4、机器学习的数学基础-数学分析:掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑;概率论,矩阵和凸优化的介绍,相应算法设计和原理;凸优化理论,流优化手段 SGD,牛顿法等优化方法。
5、深度学习框架TensorFlow:了解及学习变量作用域与变量命名。搭建多层神经网络并完成优化。)正则化优化神经网络。梯度问题与解决方法。
6、算法:掌握常用分类算法:KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分类算法调参关键参数。掌握不同分类算法的过拟合、欠拟合情景与调优。掌握集成学习调优。通过实例对于调参过程进行深入理解.了解不同算法的共性与个性。
7、深度学习:利用TensorFlow构建RNN网络,熟悉文本向量化过程,完成RNN网络的训练过程,理解文本生成过程,理解RNN与前馈神经网络的区别与联系。
8、实用项目:通过一些实际项目来综合运用所学到的各类知识。
当然以上只是人工智能培训中需要学习课程的一部分,更多的是需要根据学员自己的知识储备去选择性学习课程。
人工智能无处不在
产业值超4000亿元
人才缺超500万
智能推荐
人脸识别
自动驾驶
AI机器人
我国人工智能人才目前缺口超过500万,的供求比例为1:10,供需比例严重失衡,全行业急需人工智能人才。
金融行业
电商行业
交通行业
物流行业
电信行业
证券行业
月平均薪资
产业值超4000亿元
人才缺超500万
月平均薪资
月平均薪资
北京月平均薪资
上海月平均薪资
深圳月平均薪资
广州月平均薪资
月平均薪资
月平均薪资
人工智能方向
数据分析方向
开发运维方向
想掌握IT热门技术,为职场打下坚实基础
不满工作现状,想掌握一项有前景的高薪技术
学习Python自动化技术,赋能本职工作,升职加薪
热爱Python+人工智能,自学难,无法突破
就业困境,想学热门技术增加竞争优势,就业
北美博士团队主导研发,科研成果及时转化为教学案例,保障教学内容紧扣时代发展。
以行业需求为导向,以 20 万雇主合作企业用人需求为基础,将企业较常用的技术纳入课程。
课程循序渐进, “基础-入门-进阶-应用”一站式学习成长路径,助力你成为一名全栈AI工程师。
1. 学习 Python 核心语法、掌握 Python 核心技能
2. 通过算法培养编程思维、逐步建立解决问题能力
1. 掌握面向对象编程思想
2. 了解面向对象架构设计过程
3. 真实项目设计,了解软件多层架构设计思想
1. 掌握Python语言特性
2. 掌握Python语言文件类型以及文件操作
分析项目需求,理解项目算法,熟练掌握Python
软件开发技术,深入理解Python语言精髓
1. 熟练使用Linux,对Linux服务器环境有基本认知
2. 掌握网络通信协议,利用系统提供的API编写网络程序
3.能利用API进行多任务并发编程,提升程序处理数据效率
1. 掌握Web程序基本原理及一般执行过程
2. 掌握HTML/CSS/Javascript等常用前端开发技术
3.
能利用前端开发技术进行Web应用页面编写
1. 掌握数据库的基本概念
2. 能够熟练应用SQL语句操作数据
3. 能够熟练使用MySQL数据库进行存储数据库设计能力
4. 能够使用Python语言操作MySQL数据库
1. 了解软件项目开发基本过程,各阶段主要任务及风险
2. 掌握项目需求分析方法,了解项目设计原则,能将项目需求转化为设计方案
3. 能综合利用本阶段所学习的数据库、网络编程、前端开发编写具有实际价值的项目
1. 掌握Python服务端软件开发的核心技术,能够独立完成服务端软件开发,深入理解Python开发服务端的软件精髓
2. 熟练掌握Django后端开发框架使用
1. 理解非关系型数据的思想及应用,掌握使用非关系型数据 Redis的开发技能
2. 掌握Ajax和JSON开发、使用方法,熟练进行编程
1. 熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法、熟悉项目文档编写
2. 前后端分离的设计思想、完成 前后端分离的电商 网站的后端代码编写
1. 了解人工智能起源、发展过程及现状
2. 掌握Numpy/Matplotlib/Pandas等常用科学计算库的使用,能进行数组/矩阵处理,使用工具对数据进行可视化
3. 掌握机器学习基本思想、流程及常用方法
4. 理解并掌握回归问题、分类问题、聚类问题常用模型、特点、实现方法及应用
5. 掌握机器学习模型评估及优化方法
6. 熟练使用sklearn通用机器学习库
1. 掌握图像分类预处理技术、图像分类样本标注方法
2. 能利用图像分类理论、深度学习框架解决工程中的图像识别、分类问题
3. 掌握利用Tensorflow搭建神经网络、深层神经网络方法
4. 掌握图像分类原理,能利用该原理进行手写体识别、服饰识别
5. 理解常用图像分割模型
6. 能利用深度学习平台实现Mask RCNN、DeepLab V3+模型
1. 了解推荐系统的作用、发展历史、现状及趋势
2. 掌握常用推荐系统思想、原理及经典算法
3. 利用推荐算法及工具解决实际项目问题
1. 理解掌握深度学习基本概念
2. 理解深度学习基本理论、原理
3. 掌握经典卷积神经网络、循环神经网络模型结构及特点
原理与理论:机器学习、深度学习
技术应用:计算机视觉、自然语言处理、推荐引擎、强化学习
框架技术:sklearn、Tensorflow、Pytorch、飞桨
数据采集技术:requests/Xpath/re/Scrapy/Mongo/Redis/MySQL
数据分析与处理技术:Numpy、Pandas
数据可视化技术:Excel/PowerBI/Tableau/Matplotlib
机器学习:SVM、线性回归、多项式回归、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类
WEB前后端开发能力、网页测试与评测能力、数据分析与可视化能力、语音与图像识别检测能力、对开发的实战与沟通能力、强大的数据挖掘指标分析能力
03具备数据分析思维
掌握主流数据分析工具的用法
熟悉数据分析全流程
掌握数据分析常用技术的应用
维护开发后台业务
运用热门技术开发主流Web网站
具备企业大型项目持久开发能力
进行数据库设计和优化
掌握人工智能核心编程思想
具备解决基础AI问题的能力
掌握AI开发核心工具
熟悉图像分割技术
规划产品的视觉算法
实现人脸检测、目标检测
基于模板匹配的高精度匹配定位
图像预处理以及图像增强
使用Python进行爬虫项目开发
掌握常见的反爬虫手段及其原理
掌握主流爬虫框架的原理及用法
根据目标网站设计爬虫方案
掌握软件自动化测试核心思想
掌握web端软件自动化测试
掌握接口自动化测试技能
用主流框架进行APP自动化测试
达内集团联合百度公司在智能领域
实战人才培养上深度合作
达内教育与华为签署全面合作协议
加速AI+大数据高端人才培养
技术引入
课程引入前沿数据分析知识技术点
项目引入
课程植入大厂商业项目及业务解决方案
人才模型
培养目标对标大厂级人才能力模型
飞桨提供的70+精选应用效果较佳的模型,全部经过真实应用场景的有效验证。
飞桨同时支持稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练,支持千亿规模参数、数百个节点的并行训练
飞桨完整支持多框架、多硬件和多操作系统,为学员提供高兼容性、高性能的多端部署能力。
为学员提供动态图和静态图两种计算图。动静态图部署方便、运行速度快,应用落地更。。
项目目标:掌握标准B2C电商、互联网应用开发设计方案
1.标准电商核心: 商品搜索、购物车、订单系统、第三方支付、用户中心 , 第三方授权
系统
2.企业级技术解决方案: redis缓存、Celery异步解决方案、
Haystack+Elasticsearch商品搜索、第三方授权【Oauth2.0】、第三方支付【支付宝】、Celery定时任务解决方案 +
第
三方sms对接方案
核心解决方案:20+数据库、1000+数据量、15+业务指标、10+解决方案
项目目标:根据人脸相似度,判断两张脸是否为同一个人,可用于人脸考勤、人脸门禁、人脸支付、人脸检票等等
1.人脸检测/人脸识别原理
2.MTCNN人脸检测模型
3.DeepFace、FaceNet人脸识别模型
4.常用人脸数据集(SFC数据集、LSW数据集、YTF、CelebA数据集、WIDER Faces数据集)
5.Tensorflow深度学习框架
核心解决方案:30+数据库、1000+数据量、20+业务指标、10+解决方案
1.图像分割原理:语义分割/实例分割/全景分割、评价指标(像素精度、平均像素精度、
平均交并比)、图像分割的应用
2.经典分割模型:FCN(全卷积网络)模型、U-Net模型、Mask
R-CNN模型、DeepLab系列
(空洞卷积、条件随机场、ASPP、Xception、depthwise卷积)
3.常用数据集:VOC2012、MS COCO、Cityscapes、Pascal Context
4.图像分割工具:labelme
5.飞桨深度学习框架
核心解决方案:28+数据库、1000+数据量、10+业务指标、15+解决方案
项目目标:对于快消品企业,能够对商超门店的销售额进行预测,尤其是能量化自身所能控制的各种促销因素产生的结果
1.数据探索性分析:直方图
2.Seaborn:jointplot函数
3.数据集划分
4.决策树/随机森林算法
5.特征重要性排序
6.回归模型评价指标:平均误差/R平方值/中值误差等
核心解决方案:50+数据库、1000+数据量、20+业务指标、15+解决方案
网络爬虫
数据分析
机器学习
AI智能
全栈开发
自动化测试
自动化运维
分析行业发展
一对一职业规划
开通试听账号
制定学习计划
自我介绍大赛
周测/月考
班主任访谈
职业素养课
知识串讲
班级团建
技能认证课
新老学员交流会
项目立项
项目研发
项目汇报
作品包装
就业动员会
简历指导
模拟面试
职业素养课
求职训练营
名企双选会
专场招聘会
异地就业服务
大内高手讲座
课程开源
人脉圈层
创业孵化
企业“量身定制”高端技术人才。学员毕业后可入职企业
为学员提供入职心仪企业通道,学员可与企业进行面对面沟通
学员与数万企业面对面交流优中优选,现场敲定入职offer
为在读期间学员 推荐就业机会,让好工作来找你
达内学员一地学习,就业,就业没有地区的限制性
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