人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，如果您感興趣就來國富如荷教育，寧波國富人工智能工程師培訓班，專為想轉行從事人工智能行業(yè)又沒有基礎的等人群開設，想了解跟多課程詳情請往下看。
CDA數據分析師品牌，截止2018年底，CDA已與國內多所高校進行了戰(zhàn)略合作，搭建大數據實驗室與共建專業(yè)；已出版14本CDA數據分析師系列叢書，市場發(fā)行量數萬冊；已進行100多期數據分析及大數據系統(tǒng)培訓課程，培養(yǎng)學員超過40000多名；已舉辦九屆全國數據分析師認證考試，持證人數千人；已開展了四屆數據分析師行業(yè)峰會（CDA SUMMIT），每屆參會人數逾3千人。2016，CDA研究院加入由工信部指導下的“大數據生態(tài)產業(yè)聯(lián)盟”理事會成員，分管教育事業(yè)。2017，CDA與工信部賽迪達成戰(zhàn)略合作，被評為”大數據*培訓機構“；2018，CDA入選教育部產學合作協(xié)同育人項目。
零基礎學員或是想轉行的人群
周一到周五8-17點
視頻課+面授
垂直專業(yè)深度、縱向創(chuàng)新力度、橫向知識寬度、課程服務體驗
從0學習人工智能知識
| 授課章節(jié) | 授課內容 |
|---|---|
| 第一章 | 人工智能之數學基礎（約6小時） 1.微積分 2.線性代數 3.概率論與數理統(tǒng)計 |
| 第二章 | 數據庫基礎——關系型數據庫（約8小時） 1.SQL入門及安裝 2.數據表及字段操作 3.SQL查詢、鏈接 4.SQL商業(yè)應用案例 |
| 第三章 | 數據庫基礎——非關系型數據庫（約5小時） 1.MongoDB簡介 2.MongoDB的常用操作 3.MongoDB的使用 4.Python操作MongoDB |
| 第四章 | 人工智能之Python基礎篇（約5小時） 1.Python的安裝與環(huán)境配置 2.Python的基礎與規(guī)范 3.Python的基本對象類型 4.Python語句 |
| 第五章 | 人工智能之Python進階篇（約5小時） 1.函數 2.類與對象 3.庫與模塊 4.文件 5.錯誤與異常 |
| 第六章 | 人工智能之機器學習基礎篇（約10小時） 1.Python機器學習算法庫Scikit-Learn入門介紹 2.Python統(tǒng)計分析基礎 3.SVD分解與主成分分析 4.線性回歸算法實現(xiàn) 5.嶺回歸、Lasso和彈性網 6.判別分析 7.梯度下降算法原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 8.邏輯回歸算法原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 9.貝葉斯算法原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 10.案例：泰坦尼克號生存預測 |
| 第七章 | 人工智能之機器學習進階篇（約20小時） 1.KNN最近鄰元素分類器 2.時間序列模型 3.EM算法 4.聚類分析 5.決策樹模型的基本原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 6.集成算法入門 7.集成算法的Scikit-Learn實現(xiàn) 8.感知機模型基本原理 9.支持向量機基本原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 10.XgBoost 11.案例：上市公司股價預測 12.案例：客戶風險評級 13.大型案例：上市公司營收狀況預測 |
| 第八章 | 人工智能之復雜網絡分析（約10小時） 1.圖論 2.復雜網絡的拓撲結構性質 3.更多類型的網絡 4.復雜網絡的演化 5.復雜網絡的功能 6.案例：寧波市快速軌道交通的有效性 7.案例：社交網絡數據分析 |
| 第九章 | 深度學習框架Tensorflow（約7小時） 1.開發(fā)環(huán)境搭建 2.Tensorflow基本數據結構 3.TensorFlow實現(xiàn)代碼結構和開發(fā)步驟——回歸問題 4.TensorFlow深度學習基礎--神經網絡——分類問題 5.手寫數字識別的突破---卷積神經網絡Tensorflow實現(xiàn) |
| 第十章 | 人工智能之深度學習基礎篇（約15小時） 1.AI概述和Tensorflow基礎 2.神經網絡結構 3.卷積神經網絡 4.RNN和LSTM 收 起獲取詳細課程大綱 |
| 第十一章 | 人工智能之深度學習進階篇（約15小時） 1.神經網絡算法基礎(1) 2.神經網絡算法基礎(2) 3.遷移學習和強化學習 4.自然語言處理（NLP） |
| 第十二章 | 識文斷字：人工智能實戰(zhàn)之文本分析（約6小時） 1.文本分析簡介 2.文本數據預處理 3.文本分析應用與Python語言實作 |
| 第十三章 | 火眼金睛：人工智能實戰(zhàn)之圖像識別（約6小時） 1.深度學習與圖像識別及經典數據集 2.圖像識別的突破--卷積神經網絡簡介 3.使用卷積神經網絡對經典數據集cifar進行分類識別 4.使用自己的數據集訓練卷積神經網絡 |
| 第十四章 | 耳聽八方：人工智能實戰(zhàn)之語音識別（約5小時） 1.語音識別介紹 2.語音技術分析 3.本地語音識別 4.網絡語音識別 |
| 第十五章 | 運籌帷幄：人工智能實戰(zhàn)之對抗生成網絡（約5小時） 11.GAN簡介 2.GAN原型詳解 3.DCGAN 4.DiscoGAN 5.半監(jiān)督學習 6.知識匯總與作業(yè) |
| 第十六章 | 冰雪聰明：人工智能實戰(zhàn)之智能問答系統(tǒng)（約5小時） 1.從與機器的溝通方式開始 2.對話：問題的理解與答案的生成 3.詞典：關鍵詞檢索 4.專家：指定領域的問答助手 5.百科全書：開放式的問答系統(tǒng) |
人工智能（AI）在很多的領域具有許多潛在的好處和應用，主要包括：
自動化：人工智能可以自動執(zhí)行許多常規(guī)和重復性任務，騰出時間和資源進行更復雜和更具創(chuàng)造性的工作，這可以提高各行各業(yè)的效率和生產力。
決策：人工智能可以通過分析大量數據并識別潛在的問題和意見來幫助改進決策，這可以幫助人們做出更明智的決策并完善計劃。例如：人工智能通過為企業(yè)提供實時見解和分析，幫助企業(yè)做出更好、更快的決策。
個性化：人工智能可以幫助根據個人偏好和行為個性化產品和服務。例如，在線零售商可以使用人工智能根據客戶的瀏覽和購買歷史推薦產品。
預測分析：人工智能可以分析數據以預測未來結果。這可用于各種環(huán)境，從財務預測到天氣預報再到醫(yī)療保健。例如：通過分析大量數據來幫助企業(yè)預測未來趨勢和結果。
改善客戶服務：人工智能驅動的聊天機器人和虛擬助手可以為客戶提供全天候支持，縮短響應時間并減少對人工客戶服務代表的需求。
醫(yī)療保?。喝斯ぶ悄芡ㄟ^協(xié)助醫(yī)生診斷疾病、設計治療計劃和預測患者結果來改善醫(yī)療保健。
教育：人工智能可以通過分析學生數據和提供個性化的學習體驗來促進個性化教育的進展，并有助于學生個人成績的提升。
自主系統(tǒng)：人工智能正在為自動駕駛汽車、無人機和其他自主系統(tǒng)提供動力，使它們更安全、更高效。
