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        匯上優(yōu)課 南京培訓(xùn) 南京人工智能培訓(xùn) 南京國(guó)富人工智能工程師培訓(xùn)班
        南京國(guó)富人工智能工程師培訓(xùn)班

        南京國(guó)富人工智能工程師培訓(xùn)班

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        課程介紹
        課程導(dǎo)讀

        人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí),心理學(xué)和哲學(xué)等。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等,如果您感興趣就來(lái)國(guó)富如荷教育,南京國(guó)富人工智能工程師培訓(xùn)班,專為想轉(zhuǎn)行從事人工智能行業(yè)又沒(méi)有基礎(chǔ)的等人群開(kāi)設(shè),想了解跟多課程詳情請(qǐng)往下看。

        人工智能的未來(lái)發(fā)展前景如何

        1、應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展:人工智能將在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,包括醫(yī)療保健、金融、交通、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)等。人工智能技術(shù)將幫助提高效率、降低成本、改善決策和創(chuàng)造新的商業(yè)模式。
        2、自動(dòng)化和智能化:人工智能將推動(dòng)自動(dòng)化和智能化的發(fā)展,例如自動(dòng)駕駛汽車、智能家居、智能機(jī)器人等。這些技術(shù)將改變我們的生活方式和工作方式。
        3、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù),未來(lái)將繼續(xù)發(fā)展和改進(jìn)。這將帶來(lái)更強(qiáng)大的模型和算法,使機(jī)器能夠更好地理解和處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和任務(wù)。
        4、人機(jī)協(xié)作:人工智能將與人類進(jìn)行更緊密的合作,共同完成任務(wù)。例如,在醫(yī)療領(lǐng)域,人工智能可以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療決策;在教育領(lǐng)域,人工智能可以個(gè)性化地輔助學(xué)習(xí)。
        5、倫理和社會(huì)問(wèn)題:隨著人工智能的發(fā)展,倫理和社會(huì)問(wèn)題也將引起更多關(guān)注。例如,人工智能的算法是否公平和透明,人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響等。

        南京人工智能工程師培訓(xùn)班費(fèi)用
        招生對(duì)象

        零基礎(chǔ)學(xué)員或是想轉(zhuǎn)行的人群

        上課時(shí)間

        周一到周五8-17點(diǎn)

        授課模式

        視頻課+面授

        課程亮點(diǎn)

        垂直專業(yè)深度、縱向創(chuàng)新力度、橫向知識(shí)寬度、課程服務(wù)體驗(yàn)

        學(xué)習(xí)目標(biāo)

        從0學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)

        南京人工智能工程師培訓(xùn)哪家好
        授課章節(jié) 授課內(nèi)容
        第一章 人工智能之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ)(約6小時(shí))
        1.微積分
        2.線性代數(shù)
        3.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)
        第二章 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)——關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(約8小時(shí))
        1.SQL入門及安裝
        2.數(shù)據(jù)表及字段操作
        3.SQL查詢、鏈接
        4.SQL商業(yè)應(yīng)用案例
        第三章 數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)——非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(約5小時(shí))
        1.MongoDB簡(jiǎn)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(chǔ)篇(約5小時(shí))
        1.Python的安裝與環(huán)境配置
        2.Python的基礎(chǔ)與規(guī)范
        3.Python的基本對(duì)象類型
        4.Python語(yǔ)句
        第五章 人工智能之Python進(jìn)階篇(約5小時(shí))
        1.函數(shù)
        2.類與對(duì)象
        3.庫(kù)與模塊
        4.文件
        5.錯(cuò)誤與異常
        第六章 人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇(約10小時(shí))
        1.Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)Scikit-Learn入門介紹
        2.Python統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
        3.SVD分解與主成分分析
        4.線性回歸算法實(shí)現(xiàn)
        5.嶺回歸、Lasso和彈性網(wǎng)
        6.判別分析
        7.梯度下降算法原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)
        8.邏輯回歸算法原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)
        9.貝葉斯算法原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)
        10.案例:泰坦尼克號(hào)生存預(yù)測(cè)
        第七章 人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階篇(約20小時(shí))
        1.KNN最近鄰元素分類器
        2.時(shí)間序列模型
        3.EM算法
        4.聚類分析
        5.決策樹(shù)模型的基本原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)
        6.集成算法入門
        7.集成算法的Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)
        8.感知機(jī)模型基本原理
        9.支持向量機(jī)基本原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)
        10.XgBoost
        11.案例:上市公司股價(jià)預(yù)測(cè)
        12.案例:客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)
        13.大型案例:上市公司營(yíng)收狀況預(yù)測(cè)
        第八章 人工智能之復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析(約10小時(shí))
        1.圖論
        2.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)性質(zhì)
        3.更多類型的網(wǎng)絡(luò)
        4.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化
        5.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的功能
        6.案例:南京市快速軌道交通的有效性
        7.案例:社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析
        第九章 深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow(約7小時(shí))
        1.開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建
        2.Tensorflow基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        3.TensorFlow實(shí)現(xiàn)代碼結(jié)構(gòu)和開(kāi)發(fā)步驟——回歸問(wèn)題
        4.TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——分類問(wèn)題
        5.手寫數(shù)字識(shí)別的突破---卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Tensorflow實(shí)現(xiàn)
        第十章 人工智能之深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇(約15小時(shí))
        1.AI概述和Tensorflow基礎(chǔ)
        2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.RNN和LSTM
        收 起獲取詳細(xì)課程大綱
        第十一章 人工智能之深度學(xué)習(xí)進(jìn)階篇(約15小時(shí))
        1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基礎(chǔ)(1)
        2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基礎(chǔ)(2)
        3.遷移學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
        4.自然語(yǔ)言處理(NLP)
        第十二章 識(shí)文斷字:人工智能實(shí)戰(zhàn)之文本分析(約6小時(shí))
        1.文本分析簡(jiǎn)介
        2.文本數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.文本分析應(yīng)用與Python語(yǔ)言實(shí)作
        第十三章 火眼金睛:人工智能實(shí)戰(zhàn)之圖像識(shí)別(約6小時(shí))
        1.深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別及經(jīng)典數(shù)據(jù)集
        2.圖像識(shí)別的突破--卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        3.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)經(jīng)典數(shù)據(jù)集cifar進(jìn)行分類識(shí)別
        4.使用自己的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        第十四章 耳聽(tīng)八方:人工智能實(shí)戰(zhàn)之語(yǔ)音識(shí)別(約5小時(shí))
        1.語(yǔ)音識(shí)別介紹
        2.語(yǔ)音技術(shù)分析
        3.本地語(yǔ)音識(shí)別
        4.網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音識(shí)別
        第十五章 運(yùn)籌帷幄:人工智能實(shí)戰(zhàn)之對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)(約5小時(shí))
        11.GAN簡(jiǎn)介
        2.GAN原型詳解
        3.DCGAN
        4.DiscoGAN
        5.半監(jiān)督學(xué)習(xí)
        6.知識(shí)匯總與作業(yè)
        第十六章 冰雪聰明:人工智能實(shí)戰(zhàn)之智能問(wèn)答系統(tǒng)(約5小時(shí))
        1.從與機(jī)器的溝通方式開(kāi)始
        2.對(duì)話:?jiǎn)栴}的理解與答案的生成
        3.詞典:關(guān)鍵詞檢索
        4.專家:指定領(lǐng)域的問(wèn)答助手
        5.百科全書:開(kāi)放式的問(wèn)答系統(tǒng)
         
        南京國(guó)富如荷教育口碑好嗎
        南京國(guó)富如荷教育簡(jiǎn)介

        南京國(guó)富如荷教育是一家專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu),是面向中高端用戶的、培養(yǎng)DT時(shí)代前沿技術(shù)人才的、國(guó)際化的職業(yè)教育領(lǐng)導(dǎo)品牌,目前,CDA已與國(guó)內(nèi)100多所高校進(jìn)行了戰(zhàn)略合作,建立了CDA數(shù)據(jù)分析師考試中心及人才培養(yǎng)機(jī)構(gòu)。
        已在全國(guó)70+城市舉辦15屆CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試,報(bào)考考生數(shù)萬(wàn)人;已開(kāi)展了四屆中國(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)(CDA SUMMIT),每屆參會(huì)人數(shù)3000多人;中國(guó)數(shù)據(jù)分析師俱樂(lè)部(CDA CLUB)每周舉辦各類型線上線下沙龍會(huì)議、公開(kāi)課等活動(dòng)共1000多期。?

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