機構類型： 課程展示
滿意度： 5.0分
機構地址：中國
聯系方式： 4000-757-730
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課程分類
在這個飛速發展的科技時代，人工智能(AI)已成為推動社會進步的關鍵驅動力。掌握AI技術，就意味著把握住了未來的財富與機遇。因此，越來越多的人選擇加入人工智能培訓班，為自己的人生注入科技的力量。那么，人工智能培訓班哪家好？具體學習什么內容？就業方向有哪些呢？
適合學員
職場人：職業發展遭遇瓶頸，希望能夠轉行人工智能領域，獲得更好的發展
大數據/軟件開發轉崗人員：對人工智能有興趣，有數據挖掘或者編程能力，但不了解人工智能的工作流和內容，想通過培訓快速轉崗成為AI算法工程師
課程亮點
上課形式
線上網絡課、線下面授課
開課時間
滾動開班、隨到隨學
上課地址
全國校區，就近學習。可咨詢頁面客服，獲取家附近的校區地址
課程收費
不同班型收費有所不同，以咨詢為準
| 課程階段 | 學習模塊 |
| 機器學習入門 | 人工智能掃盲&機器學習入門、機器學習基礎—數理統計必知必會、機器學習基礎—數學必知必會 |
| 機器學習核心 | 數據預備、清洗與特征工程；分類算法原理與實現；聚類與關聯算法原理與實現；協同過濾原理與實戰；機器學習框架：scikit-learn；集成學習– 多算法融合；文本與圖像數據挖掘方法；項目實戰 |
| 深度學習 |
深度學習與神經網絡、實戰深度學習框架_PyTorch、pytorch深度學習框架實戰-01：智能垃圾分類項目、pytorch深度學習框架實戰-02： 攜程酒店評論情感分析智能系統、 pytorch深度學習框架實戰-03： 基于seq2seq模型實現的智能機器翻譯平臺、 實戰深度學習框架_Tensorflow & Keras、項目實戰：使用tensoflow搭建TextCNN、Lstm的新聞文本分類模型、半監督學習 |
| 深度學習在視覺領域的實戰應用 |
圖像識別與處理基礎、深度學習在機器視覺領域 (CV) 的實戰應用、 CV項目實訓 01: yolov3目標檢測算法在人臉檢測領域的應用實戰、 CV項目實訓 02:使用 Tensorflow2.X 搭建 MaskRcnn 實例分割模型 |
| NLP 智能交互 | 深度學習在自然語言處理領域的實戰應用(NLP)；nlp項目實訓-01: 國家電網智能投訴分類系統 (基于Word2Vec+LR 和TextRCNN模型實現)；nlp項目實訓-02: 醫療命名實體識別 (BiLstm+Crf模型構建糖尿病知識圖譜） |
| 企業級知識圖譜的構建及其實戰應用 | 企業級知識圖譜的構建及其實戰應用；項目實戰: 基于neo4j圖數據庫實現武器知識圖譜；遷移學習、強化學習 |
| 語音識別技術算理與算法實戰應用 |
語音識別技術原理與算法實現(研發中)； 利用深度學習算法構建語音識別應用 |
| 人工智能前沿技術一-邊緣計算與 (嵌入式)人工智能 |
邊緣計算的概念、技術與行業應用； Embedding (嵌入式) 人工智能 |
| 大數據+人工智能分布式部署實戰應用 |
大數據+機器學習； AI 工程應用-1: 使用tensorflow-serving部署tensorflow算法模型； AI 工程應用-2: 使用Torchserver部署PyTorch算法模型； AI 工程應用-3: 使用 tensorrt 部署深度學習模型 AI 工程應用-4: 使用spark-scala調用tensorflow2.0訓練好的模型 |
以上大綱僅供參考，以實際課程內容為準
每年為畢業學員開設40次
技能提升直播課
引入CPS職業國家測試系統，多方面對學員職業素養測試
入學即配備技術指導老師和就業指導老師，全方位輔導學習和就業
與騰訊、阿里、京東、華為、微軟等7000+用人企業建立合作關系
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