廣州人工智能直通車培訓(xùn)哪家好?
廣州人工智能直通車培訓(xùn)哪家好?
廣州人工智能直通車培訓(xùn)哪家好?很多想尋找人工智能直通車培訓(xùn)的學(xué)員都會(huì)進(jìn)行對(duì)比,哪家好這個(gè)問(wèn)題成了很多學(xué)員非常想了解的問(wèn)題,那么廣州哪家人工智能直通車培訓(xùn)比較好呢?小編在這推薦廣州。我們一起來(lái)看看廣州好在哪吧!
廣州人工智能直通車培訓(xùn)介紹
AI人工智能,未來(lái)30年的主流人工智能已從“概念炒作”真正進(jìn)入“實(shí)際應(yīng)用”階段,逐漸落地各個(gè)領(lǐng)域
1.人才缺口高達(dá)80萬(wàn)隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展及國(guó)家政策的支持人工智能人 才需求井噴,供不應(yīng)求
2.從業(yè)者年薪30萬(wàn)起人工智能從業(yè)者薪資居IT行業(yè)首位。0年經(jīng)驗(yàn)AI工程師年 薪20萬(wàn)起,算法工程師等年薪40萬(wàn)+
3.進(jìn)入國(guó)企/BAT機(jī)會(huì)國(guó)家項(xiàng)目、互聯(lián)網(wǎng)、金融等百余種行業(yè),需求旺盛,更 是打破階層、進(jìn)軍大公司及國(guó)企良機(jī)
【前置視頻課程】 1-機(jī)器學(xué)習(xí)中的Python |
【課程內(nèi)容】構(gòu)建Python環(huán)境、基本語(yǔ)法、數(shù)據(jù)預(yù)處理、可視化、完整實(shí)例與練習(xí). 【課程目標(biāo)】Python環(huán)境搭建與其基礎(chǔ)語(yǔ)法的學(xué)習(xí),熟悉列表元組等基礎(chǔ)概念與python函數(shù)的形式,Python的IO操作,Python中類的使用介紹,python使用實(shí)例講解機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實(shí)現(xiàn)的任務(wù)等,同時(shí)學(xué)習(xí)搭建和配置機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境,并學(xué)會(huì)用線性回歸解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題。 |
【前置視頻課程】 2-人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ) |
【課程內(nèi)容】函數(shù)與導(dǎo)數(shù)、線性代數(shù)與矩陣、概率分析、程序與概念(算法推導(dǎo)與實(shí)現(xiàn))、程序?qū)嵺`、課后實(shí)踐。 【課程目標(biāo)】熟悉數(shù)學(xué)中的符號(hào)表示,理解函數(shù)求導(dǎo)以及鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則,理解數(shù)學(xué)中函數(shù)的概念,熟悉矩陣相關(guān)概念以及數(shù)學(xué)表示。將數(shù)學(xué)概念與程序基礎(chǔ)聯(lián)系起來(lái);梯度下降實(shí)例講解; |
【前置視頻課程】 3-機(jī)器學(xué)習(xí)概念與入門 |
【課程內(nèi)容】人工智能概念、獲取數(shù)據(jù)與特征工程、模型訓(xùn)練。 【課程目標(biāo)】解釋人工智能中涉及到的相關(guān)概念。了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程。熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。理解模型訓(xùn)練過(guò)程。熟悉pandas的使用。了解可視化過(guò)程;Panda使用講解;圖形繪制; |
入學(xué)考試:通過(guò)考試后正式進(jìn)入人工智能學(xué)習(xí)階段 | |
【第 一階段】 4-人工智能總覽、應(yīng)用與前沿 |
【課程內(nèi)容】人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的介紹。常見人工智能的算法,主流的應(yīng)用構(gòu)建 方法。主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架介紹,針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景能夠更好的應(yīng)用相關(guān)工具進(jìn)行分析與處理。 【實(shí)戰(zhàn)部分】鳶尾花分類實(shí)戰(zhàn)、分類預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)、回歸預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)。 【課程目標(biāo)】 人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的全面了解,形成系統(tǒng)化的人工智能技術(shù)棧。主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架介紹,針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景能夠更好的應(yīng)用相關(guān)工具進(jìn)行分析與處理;通過(guò)實(shí)例對(duì)人工智能分析方法和流程有直觀了解,為后續(xù)課程打下基礎(chǔ)。 |
【第 一階段】 5-機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-數(shù)學(xué)分析 |
【課程內(nèi)容】將復(fù)雜的數(shù)學(xué)理論進(jìn)行梳理,將機(jī)器學(xué)習(xí)中用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)由淺入深進(jìn)行詳細(xì)的梳理與講解。主要涉及矩陣、導(dǎo)數(shù)、概率相關(guān)內(nèi)容。 【實(shí)戰(zhàn)部分】手寫識(shí)別實(shí)戰(zhàn)、文本降維實(shí)戰(zhàn)。 【課程目標(biāo)】 掌握和了解人工智能技術(shù)底層數(shù)學(xué)理論支撐;概率論,矩陣和凸優(yōu)化的介紹,相應(yīng)算法設(shè)計(jì)和原理;凸優(yōu)化理論,流優(yōu)化手段 SGD,牛頓法等優(yōu)化方法。 |
【第 一階段】 6-特征工程和結(jié)果可視化 |
【課程內(nèi)容】主流python數(shù)據(jù)預(yù)處理庫(kù)、原始數(shù)據(jù)特征構(gòu)建。特征選擇、構(gòu)建新特征,缺失值填充等特征工程方法。 【實(shí)戰(zhàn)部分】Scikit-learn特征工程,網(wǎng)格搜索, 超參數(shù)調(diào)優(yōu),泰坦尼克求生預(yù)測(cè) 【課程目標(biāo)】了解和掌握主流python數(shù)據(jù)預(yù)處理庫(kù),通過(guò)工具能夠?qū)υ紨?shù)據(jù)進(jìn)行特征構(gòu)建。 |
【第二階段】 7-深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow |
【課程內(nèi)容】作為深度學(xué)習(xí)主流分析框架 Tensorflow,通過(guò)掌握 Tensorflow 基本概念,計(jì)算模型和原理,能夠通過(guò) Tensorflow 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和模型構(gòu)建與訓(xùn)練。學(xué)習(xí)掌握訓(xùn)練過(guò)程優(yōu)化方法與問(wèn)題優(yōu)化。 【實(shí)戰(zhàn)部分】圖片分類實(shí)戰(zhàn)、欺詐預(yù)測(cè) 【課程目標(biāo)】了解及學(xué)習(xí)變量作用域與變量命名。搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并完成優(yōu)化。)正則化優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。梯度問(wèn)題與解決方法。 |
【第二階段】 8-決策樹與隨機(jī)森林 |
【課程內(nèi)容】決策樹算法的原理,度量指標(biāo)和算法變種。掌握和了解 GBDT,AdaBoost,隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)模型的原理和集成學(xué)習(xí)算法。 【實(shí)戰(zhàn)部分】鳶尾花分類實(shí)戰(zhàn)、金融反欺詐預(yù)測(cè) 【課程目標(biāo)】了解和掌握決策樹算法的原理,度量指標(biāo)和算法變種。 掌握和了解隨機(jī)森林和,GBDT等集成學(xué)習(xí)模型的原理和集成學(xué)習(xí)算法。應(yīng)用XGboost,通過(guò)GBDT算法完成預(yù)測(cè)實(shí)例,加深對(duì)算法和實(shí)戰(zhàn)的融合。 |
【第二階段】 9-分類算法 |
【課程內(nèi)容】了解和掌握 KNN 、SVM及樸素貝葉斯算法原理,熟悉集成學(xué)習(xí)(Bagging、Boosing)對(duì)于分類算法的優(yōu)化過(guò)程,掌握數(shù)據(jù)降維方法應(yīng)用。 【實(shí)戰(zhàn)部分】手寫圖形數(shù)據(jù)降維與分類、文本向量化實(shí)戰(zhàn)、文本分類實(shí)戰(zhàn) 【課程目標(biāo)】 掌握常用分類算法:KNN、SVM、NaiveBayes、Bagging、Boosting。熟悉分類算法調(diào)參關(guān)鍵參數(shù)。掌握不同分類算法的過(guò)擬合、欠擬合情景與調(diào)優(yōu)。掌握集成學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)。通過(guò)實(shí)例對(duì)于調(diào)參過(guò)程進(jìn)行深入理解.了解不同算法的共性與個(gè)性。 |
【第二階段】 10-回歸算法 |
【課程內(nèi)容】主流回歸模型,線性回歸,邏輯回歸 LR 及其變種和擴(kuò)展算法。 梯度下降,牛頓法, 擬牛頓法 LBFGS 等優(yōu)化方法,邏輯回歸最 優(yōu)化問(wèn)題的求解。 【實(shí)戰(zhàn)部分】波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、股票預(yù)測(cè)回歸實(shí)戰(zhàn) 【課程目標(biāo)】掌握和學(xué)習(xí)主流回歸模型,線性回歸,邏輯回歸及其變種和擴(kuò)展算法。了解和掌握通過(guò)梯度下降,牛頓法, 擬牛頓法等最 優(yōu)化方法進(jìn)行邏輯回歸最 優(yōu)化問(wèn)題的求解。通過(guò)實(shí)例掌握如何應(yīng)用邏輯回歸等回歸算法。 |
自由討論學(xué)習(xí): 1、階段考試,動(dòng)態(tài)掌握學(xué)習(xí)情況、進(jìn)度和效果; 2、小項(xiàng)目實(shí)操,機(jī)器學(xué)習(xí)任意算法實(shí)操小項(xiàng)目; 3、小組總結(jié)討論。 | |
【第三階段】 11-聚類算法 |
【課程內(nèi)容】無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,了解主流的聚類算法。 了解不同相似度計(jì)算算法。深入了解不同的數(shù)據(jù)降維方法。掌握文本降維方法(LDA) 【實(shí)戰(zhàn)部分】新聞分類實(shí)戰(zhàn)、文本降維實(shí)戰(zhàn) 【課程目標(biāo)】掌握Kmeans以及其衍生算法,掌握modelbased聚類方法,掌握無(wú)監(jiān)督降維方法:PCA、ICA、字典學(xué)習(xí),掌握監(jiān)督降維方法LDA,掌握文本降維方法LDA,深入理解聚類算法與分類算法的區(qū)別,理解聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 |
【第三階段】 12-大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)框架SparkMLlib |
【課程內(nèi)容】以大數(shù)據(jù)主流分析框架為例, Spark 內(nèi)核架構(gòu),計(jì)算模型和原理,了解分布式機(jī)器學(xué)習(xí)原理,能夠處理和解決大規(guī)模數(shù)據(jù)分析預(yù)處理和模型訓(xùn)練。 【實(shí)戰(zhàn)部分】電影推薦案例 【課程目標(biāo)】大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)主流分析框架,內(nèi)核架構(gòu),計(jì)算模型和原理。了解和掌握Spark框架上的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)MLlib的算法原理,核心數(shù)據(jù)抽象,以及應(yīng)用MLlib。通過(guò)實(shí)戰(zhàn)電影推薦演練,同時(shí)學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)算法和原理。 |
【第四階段】 13-深度學(xué)習(xí)-基礎(chǔ) |
【課程內(nèi)容】深度學(xué)習(xí)主要概念,激活函數(shù),超參數(shù)等,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),卷積,Pooling,Dropout等方法和原理,深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景,經(jīng)典深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。 【實(shí)戰(zhàn)部分】MINIST手寫識(shí)別案例電影評(píng)論文本分類案例、評(píng)論文本情感分析案例 【課程目標(biāo)】了解深度學(xué)習(xí)主要概念,激活函數(shù)等,以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),學(xué)習(xí)卷積,Pooling,Dropout等方法和原理,了解和掌握深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。 |
【第四階段】 14-深度學(xué)習(xí)-高級(jí) |
【課程內(nèi)容】理解RNN網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流,了解BPTT算法,理解用于RNN網(wǎng)絡(luò)的文本向量化方法,理解文本ensemble過(guò)程,理解Attention機(jī)制,構(gòu)建用于文本分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),熟悉RNN基礎(chǔ)上的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Seq2seq。 【實(shí)戰(zhàn)部分】新聞分類實(shí)戰(zhàn)(與傳統(tǒng)分類算法做對(duì)比)、文本生成實(shí)戰(zhàn) 【課程目標(biāo)】1)利用TensorFlow構(gòu)建RNN網(wǎng)絡(luò),熟悉文本向量化過(guò)程,完成RNN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程,理解文本生成過(guò)程,理解RNN與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系。 |
自由討論學(xué)習(xí): 1、階段考試; 2、小組答辯項(xiàng)目實(shí)操; 3、知識(shí)點(diǎn)回顧及重難點(diǎn)梳理與解答。 | |
【第五階段】 企業(yè)實(shí)用項(xiàng)目 |
15-人工智能互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用:自動(dòng)駕駛項(xiàng)目 【項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】光環(huán)自主研發(fā)課程體系,項(xiàng)目案例暫不對(duì)外開發(fā),請(qǐng)?zhí)顚憘€(gè)人信息獲取。 |
16-深度學(xué)習(xí)企業(yè)應(yīng)用:圖像人臉識(shí)別項(xiàng)目 【項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】光環(huán)自主研發(fā)課程體系,項(xiàng)目案例暫不對(duì)外開發(fā),請(qǐng)?zhí)顚憘€(gè)人信息獲取。 |
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17-深度學(xué)習(xí)企業(yè)應(yīng)用:聊天機(jī)器人(NLP 應(yīng)用)項(xiàng)目 【項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】光環(huán)自主研發(fā)課程體系,項(xiàng)目案例暫不對(duì)外開發(fā),請(qǐng)?zhí)顚憘€(gè)人信息獲取。 |
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18-人工智能企業(yè)應(yīng)用:語(yǔ)音識(shí)別項(xiàng)目 【項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】光環(huán)自主研發(fā)課程體系,項(xiàng)目案例暫不對(duì)外開發(fā),請(qǐng)?zhí)顚憘€(gè)人信息獲取。 |
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19-人工智能面試攻略 |
公司人工智能崗位核心技能需求。了解所需知識(shí)和技能,以及主流的機(jī)器學(xué)習(xí)工具和框架的使用方法。 講解機(jī)器學(xué)習(xí)崗位面試的常見筆試題。會(huì)涵蓋主流的互聯(lián)網(wǎng)公司的面試題 目,深入淺出,結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景分析。 講解常見機(jī)器學(xué)習(xí)面試問(wèn)題,開放式問(wèn)題和系統(tǒng)設(shè)計(jì)問(wèn)題,融匯貫通整個(gè)課程知識(shí)點(diǎn)。 |
廣州簡(jiǎn)介
光環(huán)國(guó)際教育科技股份有限公司(簡(jiǎn)稱光環(huán)國(guó)際,股票代碼:838504)成立于2001年,從項(xiàng)目管理起步,現(xiàn)已成為中國(guó)專業(yè)的IT管理培訓(xùn)機(jī)構(gòu),是專注于培養(yǎng)IT經(jīng)理人的行業(yè)深耕者,是新一代IT技術(shù)的前沿傳播者,是IT在線教育的成功實(shí)踐者。隨著IT技術(shù)革命的不斷深化,國(guó)內(nèi)外眾多行業(yè)或?qū)⒚媾R革命性變局,IT管理者、IT高端技術(shù)人才是這場(chǎng)革命的核心角色。光環(huán)國(guó)際聚焦在擁有巨大發(fā)展前景的IT高端人才培訓(xùn)領(lǐng)域,以“成為IT經(jīng)理人的終身學(xué)習(xí)伙伴,打造IT技術(shù)管理人才的貼身智庫(kù)”為目標(biāo),助力企業(yè)順利實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo),幫助優(yōu)秀的企業(yè)和個(gè)人更成功。
廣州校區(qū)地址
越秀校區(qū)
廣東省廣州越秀中山五路219號(hào)中旅商業(yè)城1307室
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