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        匯上優(yōu)課 深圳培訓(xùn) 深圳人工智能培訓(xùn) 深圳國(guó)富人工智能工程師培訓(xùn)班
        深圳國(guó)富人工智能工程師培訓(xùn)班

        深圳國(guó)富人工智能工程師培訓(xùn)班

        • 上課時(shí)段: 全時(shí)段
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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)視覺等等,如果您感興趣就來(lái)國(guó)富如荷教育,深圳國(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)的等人群開設(shè),想了解跟多課程詳情請(qǐng)往下看。

        學(xué)人工智能的好處有哪些

        人工智能(AI)在很多的領(lǐng)域具有許多潛在的好處和應(yīng)用,主要包括:
        自動(dòng)化:人工智能可以自動(dòng)執(zhí)行許多常規(guī)和重復(fù)性任務(wù),騰出時(shí)間和資源進(jìn)行更復(fù)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(chǎn)力。
        決策:人工智能可以通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)并識(shí)別潛在的問(wèn)題和意見來(lái)幫助改進(jìn)決策,這可以幫助人們做出更明智的決策并完善計(jì)劃。例如:人工智能通過(guò)為企業(yè)提供實(shí)時(shí)見解和分析,幫助企業(yè)做出更好、更快的決策。
        個(gè)性化:人工智能可以幫助根據(jù)個(gè)人偏好和行為個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)。例如,在線零售商可以使用人工智能根據(jù)客戶的瀏覽和購(gòu)買歷史推薦產(chǎn)品。
        預(yù)測(cè)分析:人工智能可以分析數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果。這可用于各種環(huán)境,從財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)到天氣預(yù)報(bào)再到醫(yī)療保健。例如:通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)幫助企業(yè)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)和結(jié)果。
        改善客戶服務(wù):人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人和虛擬助手可以為客戶提供全天候支持,縮短響應(yīng)時(shí)間并減少對(duì)人工客戶服務(wù)代表的需求。
        醫(yī)療保?。?/strong>人工智能通過(guò)協(xié)助醫(yī)生診斷疾病、設(shè)計(jì)治療計(jì)劃和預(yù)測(cè)患者結(jié)果來(lái)改善醫(yī)療保健。
        教育:人工智能可以通過(guò)分析學(xué)生數(shù)據(jù)和提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)來(lái)促進(jìn)個(gè)性化教育的進(jìn)展,并有助于學(xué)生個(gè)人成績(jī)的提升。
        自主系統(tǒng):人工智能正在為自動(dòng)駕駛汽車、無(wú)人機(jī)和其他自主系統(tǒng)提供動(dòng)力,使它們更安全、更高效。

        深圳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)

        深圳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:深圳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:開放式的問(wèn)答系統(tǒng)

        國(guó)富如荷發(fā)展歷程
        2006年
        開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、計(jì)量實(shí)戰(zhàn),學(xué)術(shù)研究等相關(guān)培訓(xùn)視頻和現(xiàn)場(chǎng)班
        2007年
        開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析相關(guān)培訓(xùn)班
        2011年
        隨著大數(shù)據(jù)熱潮的來(lái)臨,依托累計(jì)上萬(wàn)類共享資料,多年沉淀師資團(tuán)隊(duì),論壇召集多位專家,研發(fā)CDA數(shù)據(jù)分析師體系
        2013年
        CDA數(shù)據(jù)分析師品牌成立,提供系統(tǒng)化的大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)和認(rèn)證
        2014年
        CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第一屆全國(guó)CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試
        2015年
        第一屆中國(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)(CDAS)在9月11日成功舉辦,參會(huì)人數(shù)逾3000人
        2016年
        CDA匯聚海內(nèi)外大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析專家上千人,推出就業(yè)班、數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練營(yíng)、企業(yè)內(nèi)訓(xùn)、CDA俱樂(lè)部等多個(gè)項(xiàng)目
        2017年
        整合論壇與CDA數(shù)據(jù)分析師業(yè)內(nèi)資源,形成數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域生態(tài)圈,并進(jìn)一步升級(jí)CDA企業(yè)內(nèi)訓(xùn)體系,正式推出大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室
        2018年
        北上廣深等多個(gè)城市均有校區(qū);擁有200多位專業(yè)師資;培養(yǎng)學(xué)員超過(guò)3萬(wàn)人,每年6月/12月全國(guó)28個(gè)城市舉辦CDA認(rèn)證考試
        2019年
        已舉辦九屆數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試,得到業(yè)界廣泛認(rèn)可,學(xué)員遍布各大知名企業(yè)。人工智能產(chǎn)品“好學(xué)AI”問(wèn)世,引領(lǐng)DT時(shí)代新一波技術(shù)培訓(xùn)浪潮
          以上就是深圳國(guó)富人工智能工程師培訓(xùn)班的全部?jī)?nèi)容,更多培訓(xùn)課程、學(xué)習(xí)資訊、課程優(yōu)惠、課程開班、學(xué)校地址等學(xué)校信息, 請(qǐng)進(jìn)入深圳國(guó)富如荷 查看。 在線咨詢
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