打造真AI真實戰真英雄
                                                ×
                                                為什么學人工智能
                                                比起智能我們更缺人工
                                                • 產業發展

                                                • 崗位需求

                                                • 崗位薪資

                                                • 國務院出臺政策大力推動AI發展
                                                  保守估計,2030年的中國將成為世界主要人工智能創新中心。
                                                  AI相關產業規模達 ,你能想象嗎?
                                                  現今中國人工智能領域的投融資占全球的 ,是規模最大的國家;
                                                  中國人工智能市場增長迅速,2017年其市場規模達 ,同比增長。
                                                  資料內容:部分來自國務院下發《新一代人工智能發展規劃的通知》
                                                • 人工智能人才需求
                                                  統計數據表明,截止2018年年中,
                                                  AI從業人員50000人,而行業需求量已經突破 人,
                                                  而AI對人才的需求仍然與日俱增。
                                                  中國人工智能企業數量達數千家,位列 ,北京是全球人工智能企業最集中的城市。
                                                  資料內容;部分來自國務院下發《新一代人工智能發展規劃的通知》
                                                • 人工智能崗位薪資
                                                  人工智能,古老而又嶄新的行業,邁進高薪近在咫尺。
                                                  人工智能高科技人才全球緊缺,需求旺盛。技術類工程師平均 月薪2.58萬,而50%的人工智能人才月薪可達3萬以上。
                                                什么樣的人適合學
                                                如果你有著如下的困擾,解決問題的時候到了
                                                適合人群需要解決的問題課工場提供的解決方案
                                                大學生
                                                就業需求迫在眉睫,對未來充滿期待和不確定,該入哪一行、選擇什么職業? 通過大量的真實項目訓練,提升動手能力,增加項目實戰經驗。課上課下全天候訓練,鍛煉實戰開發項目的能力。 鞏固學過的數學知識,理解算法原理,增加項目動手經驗的同時,為更高層次的算法解決方案打好基礎。
                                                職場人士(數據分析)
                                                已經擁有了數據分析抓取方面工作經驗的白領,技能發展遇到瓶頸,如何突破職業天花板? 充分利用已有數據方面的經驗技能,對AI算法的推導過程原理進行深度補充,在數據挖掘分析基礎上進一步提升,從數據引入深度學習知識, 在數據基礎上進入AI的學習,將數據分析挖掘的知識充分靈活運用,運用算法解決實際問題。
                                                IT從業者
                                                Javeer、PHPer、,前段er...具備了豐富的項目開發經驗,職業發展進入平臺期,如何邁進科技前沿行業? 直接跳過編程基礎,通過項目之間橫向和縱向的對比,迅速進入AI項目的開發,在開發過程中理解AI項目的開發過程及技能, 理解深度學習開發AI項目,大大增加在算法開發方面的能力。
                                                人工智能從業者職業規劃
                                                人工智能到底干什么?人工智能崗位都有哪些?
                                                • AI算法工程師
                                                  1、深度學習算法研究、實現和優化,負責特定需求的深度學習算法解決方案。
                                                  2、跟進業界人工智能的研究成果,開發并提升相應的算法任務。
                                                    1
                                                • 圖像識別工程師
                                                  1、根據公司產品和業務需求,進行相關圖像算法的研究和開發。
                                                  2、負責相關算法的核心代碼實現或移植。
                                                    2
                                                • 自然語言處理工程師
                                                  1、根據公司產品和業務需求,進行相關NLP算法的研究和開發。
                                                  2、負責NLP問題的研究,完成知識抽取、實體匹配、語義消歧、關系抽取等應用的研發。
                                                    3
                                                • 語音識別工程師
                                                  1、參與公司核心語音識別算法的設計和研究及其工程實現。
                                                  2、負責跟進行業前沿技術發展趨勢,不斷優化當前神經網絡模型;
                                                    4
                                                • 數據挖掘工程師
                                                  1、對產品與用戶數據進行爬取和分析,發現數據背后的特征規律;
                                                  2、完成產品、市場等部門提出的各類數據挖掘需求、完成機器學習與數據挖掘項目。
                                                    5
                                                • 數據分析工程師
                                                  1、負責數據分析工作,挖掘數據分析需求,制定并實施分析方案,進行項目數據分析、模型建構和數據處理。
                                                  2、結合分析結果,設計業務指標體系及數據產品并驅動相關業務的發展。
                                                    6
                                                科學實用的課程體系
                                                成體系培養,符合行業發展趨勢
                                                • 人工智能

                                                • 數據分析

                                                • Python

                                                • 人工智能技術和應用場景的全面解析,系統化介紹人工智能技術鏈條
                                                  通過實例對人工智能的開發語言載體Python進行深入理解并掌握Python語法規則, 變量和數據類型,程序結構控制,Python的數據結構,Python中的OOP,了解-神經網絡的訓練方法和流程,學習主流機器學習、 深度學習框架環境的搭建,TensorFlow、Keras、Caffe等。
                                                  本模塊重點在于算法的開發實現方面,學習人工智能中的識別技術
                                                  通過數字識別和人臉識別、自然語言處理等這些應用極為廣泛的項目開發,深入介紹深度學習的概念,激活函數以及神經網絡基礎, 對CNN、RNN進行原理方法和原理學習,卷積層和池化層,圖像特征提取與識別,經典LeNet模型, LSTM,Encoder-Decoder Model等,同時引入自然語言處理方面的內容,包括分詞、題干提取建模等,為不同方向的技術學習構建完整的技能知識圖譜。
                                                  從本階段開始,我們的學習重點轉向高級的模型優化算法上
                                                  在項目開發實現的基礎上進行調優處理,通過學習過程的優化、數據預處理方法、超參數、學習率優化、 Batch-Normalization等方法,實現開發算法的優化,完善提升神經網絡的效率和質量,進一步理解算法實現與設計,實現開發工程師提升到算法專家之路。
                                                • 使用Python處理工作場景中的簡單數據分析
                                                  基于CDBD(中國歷代人物傳記資料庫)數據集開發課程案例,介紹數據分析的基本流程和方法, 涉及的數據建模方法主要是聚類和決策樹,學完之后能夠使用Python處理工作場景中的簡單數據分析。
                                                  成為具有一定分析思維的數據分析師
                                                  基于真實企業數據庫開發案例,重點介紹K-近鄰、凝聚與分裂(層次聚類算法)、線性回歸、 樸素貝葉斯等數據建模方法,最終成為具有一定分析思維的數據分析師,滿足就業需求。
                                                  成長為一名高級數據分析師,并獲得算法工程師的相關技能
                                                  基于前兩個階段學員學習數據開發的在線學習數據分析案例,通過完全貼近真實情境的數據分析工作,學會處理各種數據分析中的復雜問題, 所使用的建模方法有支持向量機、DBSCAN、邏輯回歸和反向傳播神經網絡,最終成長為一名高級數據分析師,并獲得算法工程師的相關技能,能做出直接跟系統交互的儀表盤。
                                                • 數據可視化
                                                  在大量數據的情況下,如何讓數據能夠更直觀,更高效的輸出有用的信息就需要借助于數據可視化技術。通過項目實戰完全掌握 Matplotlib實現簡單直觀的數據可視化、Echarts實現更豐富的交互需求,在此基礎上認識更多的數據可視化庫并靈活運用。
                                                  數據抓取與采集
                                                  互聯網上存在著海量的數據信息,通過爬蟲可以快速高效的獲取這些數據。Scrapy爬蟲框架是當前非常流行的一款爬蟲框架。 Scrapy使用Python作為開發語言,并且提供了非常豐富擴展功能,數量掌握Scrapy爬蟲框架的使用能夠實現高效獲取互聯網數據的目標。
                                                  數據清洗與挖掘
                                                  本階段主要完成數據處理方面的學習,利用Python實現數據清洗與存儲相關技能。數據被正式應用于AI核心算法前, 需要經過遷移、清洗、分片等多種轉換處理,利用Python的numpy、pandas模塊有效處理源數據中的空缺值、噪聲數據、不一致數據、 重復數據等。數據來源、存儲環境是多樣的,分別來自于JSON、CSV文件,MySQL、Redis、MongoDB數據庫,HDFS文件系統等等。 利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模塊很好地解決了數據存儲問題。
                                                高精尖的應用項目體系
                                                結合互聯網應用場景,培養學員遇到問題->分析問題->解決問題的實際能力
                                                業務級解決方案+系統級解決方案
                                                • 車牌號碼識別
                                                  車牌識別技術要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來,該項技術在車輛管理、電子收費等系統中廣泛應用,圖像識別是AI最廣泛的應用之一。
                                                • 身份證識別
                                                  身份證識別應用于線上線下銀行、交通出行檢驗等行業,是指使用圖像識別技術對身份證信息自動提取,并對身份證信息按要素格式化輸出信息。
                                                • 人臉識別驗證
                                                  人臉識別技術的發展讓“刷臉”變成現實,例如門禁刷臉系統、IPhoneX刷臉解鎖、手機銀行支付等等。人臉驗證主要通過人臉識別定位、 人臉屬性識別、特征提取等等技術,保證其準確率和安全性。
                                                • 客服機器人
                                                  采用自然語言處理技術,智能客服機器人的應用有著明顯的優勢。特別是為企業大大提升了服務效率,收集用戶訴求和行為數據,為企業改進產品提供了有力支撐。
                                                • 推薦系統
                                                  利用推薦算法分析用戶的一些行為,通過一些數學算法,推測出用戶可能喜歡的東西。例如音頻推薦、文本推薦廣泛應用于各種網站中。
                                                • 街景識別
                                                  街景識別顧名思義指城市的交通道路、街道空間的存在物的識別,例如街道兩旁商鋪識別。該應用廣泛用于地圖導航、 自動駕駛等技術中。對拍攝到的圖像進行分解識別,定位有效標識并進行識別。場景識別的技術關鍵點在于如何在紛繁復雜的背景環境中順利的拆分出有效標識。
                                                • 京東銷售數據分析
                                                  使用Python對京東銷售數據集進行探索和分析,并介紹如何使用Jupyter notebook制作數據分析報告。
                                                • 宋朝官員特征描述
                                                  對宋朝官員政治關系記錄和親屬關系記錄兩個數據集進行探索和分析,使用k-means算法對官員進行聚類, 獲得不同于傳統評價方式的對官員特征的描述,看看他們在歷史的舞臺中扮演了怎樣的角色。
                                                • 招聘信息爬取
                                                  為了分析企業的人才需求,從智聯招聘,前程無憂,拉勾網,boss直聘,獵聘,中華英才網6加招聘網站按關鍵詞爬取招聘信息, 并實現使用爬取關鍵詞和網站URL相結合的去重方式實現增量爬取等功能,最后將所有爬取的數據以csv格式保存。
                                                • 招聘信息數據可視化
                                                  數據可視化分別使用Matplotlib和PyEcharts數據可視化庫,將從各招聘網站爬取的招聘信息,使用條形圖、柱狀圖等手段, 多維度的展示企業對人才的需求情況。
                                                更多項目
                                                為什么選擇課工場
                                                真AI、真就業、真服務
                                                • 真才實學+真材實料=真AI
                                                  ,精準定位崗位需求,緊密結合企業級需求, 含金量極高的項目體系和精準的課程體系。真項目真AI!
                                                • 精心調研+專心規劃=真就業
                                                  ,自適應引導學習,項目訓練選擇通過百家企業審核,符合企業能力需求,就業目標明確。
                                                • 誠信設計+用心實施=真服務
                                                  與北京大學聯手,重磅打造;
                                                  北京大學教授指導課程設計;
                                                  ;
                                                  線上行業大咖授課+線下教練服務;
                                                頂級專家團隊打造的AI課程
                                                課工場聯合北京大學
                                                • 課工場創始人   北京大學教育學博士
                                                  課工場創始人,北京大學教育學博士,北京大學軟件學院特約講師,北京大學學習科學實驗室特約顧問。 作為北大青鳥Aptech聯合創始人,歷任學術總監,研究院院長,公司副總裁等核心崗位,擁有20多年IT職業教育產品管理和企業管理的經驗。 于2015年創辦課工場,兼任總經理,旨在為大學生提供更可靠的IT就業教育及服務。
                                                  肖睿
                                                • 北京大學教育學院副院長   博士生導師
                                                  北京大學教育學院副院長,博士生導師。2007年于香港中文大學獲取哲學博士(教育學)學位,任香港中文大學教育學院客座副教授、 中國教育技術協會教育游戲專業委員會理事長、全國計算機輔助教育(CBE)學會副理事長、中國人工智能學會理事、全球華人探究學習學會常務理事等學術職務。
                                                  尚俊杰
                                                • 北京大學副教授   德國慕尼黑理工大學博士
                                                  北京大學副教授,德國慕尼黑理工大學博士。擁有超過10年的數據挖掘、機器學習相關技術的學習經驗及工作經驗, 主要從事數據科學工作,具備數學、計算機、管理等專業背景,曾赴德國慕尼黑工業大學合作多媒體技術項目。擅長數據分析策略制定與數據挖掘, 曾與電信、電商、金融、文化、教育等企業合作數據科學相關項目。
                                                  黃文彬
                                                • 北京大學博士   北京大學副教授
                                                  北京大學博士,北京大學副教授。擁有10年以上計算機語言及人工智能大數據方面的教學經驗, 曾赴斯坦福大學計算機系人工智能實驗室從事深度學習方面的合作研究,任職訪問副教授。李戈教授是國際上最早利用深度神經網絡進行計算機程序分析與 生成相關研究的研究者之一。結合自然語言分析技術,對程序語言的神經語言模型的研究取得了國際領先的研究成果。
                                                  李戈
                                                • 北京大學數學科學博士   北京大學計算機研究所研究員
                                                  北京大學數學科學博士,北京大學計算機研究所研究員,主導國內頂尖研發工作。15年北美IT行業工作經驗,參與過金融、保險、醫療、 零售等行業的眾多大型項目開發和企業數據集成,曾任軟件架構師、高級咨詢顧問、大數據方案架構師等,負責大數據應用的方案設計。
                                                  Wayne
                                                • 研究院副院長   北京師范大學碩士
                                                  研究院副院長,北京師范大學碩士,從事計算機教育應用研究和實踐11年,曾致力于教育領域的軟件研發、計算機技術應用于教學的效果研究, 并發表多篇研究論文。長期致力于基于崗位分析的逆向課程設計方法、教學設計方法、教學技巧、學習心理的研究,首次在培訓行業中提出以學生為中心的教學設計理念。
                                                  李娜
                                                咨詢課程
                                                工作不是用來找的,而是用來選的!
                                                • 合作企業

                                                • 合作高校

                                                我們知道,這一次學習對你非常重要!
                                                錢花了,還可以再掙;但是時間花了,就真的沒有了!
                                                路走錯了,還可以返回路口再選;機會錯過了,就真的沒有了!
                                                我們無法證明自己是最好的,我們只能做到讓自己!
                                                我們不是職業教育,我們是!
                                                未來源于今天的選擇!我們愿與你并肩前行!
                                                咨詢課程

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