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为什么要学AI人工智能?

零基础 转行 晋升,解决你的七大烦恼

人工智能开始影响我们的生活

人工智能已经应用于各行各业,将急剧改变我们的世界

自“人工智能”这一表述进入政府工作报告以来,在学术界、企业界共同努力下,人工智能各细分领域的技术正在向交通、金融、安防、法务等传统行业渗透,人工智能已经开始影响着我们的生活,未来将巨大的改变我们的世界。 目前,我国人工智能发展已引领世界。据前瞻产业研究院大数据显示,我国人工智能行业的投融资金额、次数及参与机构数量等均迅速增长,年增长率均超过50%以上,人才需求量越来越大!
谷歌AlphaGO
百度大脑
招商银行小招
搜索引擎
无人驾驶汽车
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微软小冰

打造实战式人工智能高端课程

结合国内技术发展与企业需求,研发实战式课程体系

阶段一:Python数据收集与集成

学习内容:

scrapy爬虫框架;Numpy&Scipy库运用;mongodb技术;mongodb&pymongo;python&mysqldb;excel数据统计及分析;pandas数据分析及整理;pandas可视化实现

学习目标:

爬虫项目实战:爬虫框架scrapy、反爬机制处理;合并数据集、重塑和轴向旋转、数据转换、数据聚合;NoSQL数据库:mongoDB、pymongo
阶段二:数据计算与分析

学习内容:

NumPy和SciPy数据计算;weka开源工具进行数据分析;PSPP开源工具进行数据分析;RapidMiner开源工具进行数据分析

学习目标:

YELP消费数据分析;MapReduce;Numpy、SciPy、Weka、PSPP、RapidMiner;matlotlib、bokeh、ECHARTS的运用实战
阶段三:算法基础和优化训练

学习内容:

机器学习/人工智能 tensorflow;Numpy实现线性回归;神经元网络实现广义线性回归模型;决策树算法;分类算法;聚类算法;SparkMLlib

学习目标:

TensorFlow深度学习框架和TensorFlowBoard展现;图片识别与Logistic Regression;梯度下降算法、MSE、求导数、矩阵乘法;贝叶斯算法、KNN、SVM算法,学习文本分类计算
阶段四:项目实战

学习内容:

自然语言处理分析 nltk;人脸识别计算与算法;人工智能框架串讲;算法与编程能力训练

学习目标:

pandas结合NLTK进行中文分析;CNN方法实践;常用技术框架的重点串讲与应用总结;200+实践仿真题目练习
查看完整大纲

融合阿里云项目 打造更实战课程

学习前沿课程必有大咖讲师相伴

实战项目:《在线人脸身份认证服务》

人脸识别技术在金融行业的应用,主要有人证对比、刷脸支付、远程开户、实名认证和黑名单查询等。将人脸识别模型进行了超过千万级张人脸图像数据的训练,配合自主研发的人脸106关键点定位算法不断进行深度学习,形成了新一代的人脸识别引擎。

    项目实战体系

  • 1. 活体检测技术
  • 2. 持续优化模型和数据
  • 3. 获得训练数据集
  • 4. keras构建模型
  • 5. opencv图形数据采集
  • 6. numpy图形数字化
  • 7. 人脸识别应用检验

实战项目:《语音智能识别》

该项目采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目,让学员在语音识别方向融汇贯通Python知识体系,帮助学员进入语音识别人工智能领域。

    项目实战体系

  • 1. 掌握Tornado框架
  • 2. 熟悉海量数据分析技术
  • 3. 掌握语音识别技术原理
  • 4. 掌握语音识别实现方法
  • 5. 熟练使用TensorFlow
  • 6. 熟悉第三方SDK使用
  • 7. 掌握数据的云端存取访问

实战项目:《金融风控研发与实践》

依托海量互联网信息,基于数据挖掘分析和机器学习技术打造人工智能信用评估体系(Lending AI),实现了秒量级快速精准的信用评估决策;帮助个人享受到更便捷的资金借贷、消费分期等金融服务,以及租车、租房、旅游、教育等场景服务。

    项目实战体系

  • 1. 金融科技Fintech
  • 2. 掌握信用数据调取与审批
  • 3. 风控关系网络模型构建
  • 4. 实时风险评定模型构建
  • 5. 环境安全等级评定模型
  • 6. 全流程防护模型构建

实战项目:《利用Python进行商业分析》

本项目以一个具体的商业分析案例为基础,将数据抓取、预处理、存储与加载、数据规整化(清理/抽取/转换/合并/重塑)、数据聚合与运算 等基础技术融合在一起,利用统计模型找到商业的本质,利用时间序列发掘商业可能性…

    项目实战体系

  • 1. 掌握深度学习算法
  • 2. TensorBoard面板可视化
  • 3. DNN与RNN深度神经网络
  • 4. 数据清洗原理
  • 5. 数据清洗框架和模型
  • 6. 多变量的可视化
  • 7. 数据框合并与排序

实战项目:《简版知乎网站系统设计实现》

利用Django+vue.js实现一套完整的前后端系统,将Python实践、文件与数据库管理、阿里云IaaS使用、git使用、Fabric部署、Vue.js实践等学习的技术应用在一个真实的项目,将知识融会贯通。

    项目实战体系

  • 1. Django和Python安装测试
  • 2. 数据库配置及服务器设定
  • 3. MVC及MTV开发模式
  • 4. 高级视图及URL的配置
  • 5. 数据模型高级部分
  • 6. Django session框架
  • 7. 跨站点脚本(XSS)

实战项目:《互联网招聘数据爬虫项目》

通过对海量招聘数据挖掘、分析,帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析,得出有价值的结果。

    项目实战体系

  • 1. Python urllib requests
  • 2. Python网络编程
  • 3. 多线程编程技术
  • 4. 掌握XML解析
  • 5. XPath 语法
  • 6. Python的re、json模块
  • 7. 理解分布式爬虫原理
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人工智能免费学习资料

¥2000元人工智能资料

  • 零基础入门学习Python.zip
  • 人工智能直通车Python3教程全套.zip
  • 深度学习-RNN神经网络架构.zip
  • 深度学习模型构建与训练资料.zip
  • 人工智能-《构建语音识别器》30课时.zip
  • 智能计算机系统的深度应用 4课时.zip
  • 人工智能-《机器学习和识别模式》24课时.zip

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