AI人工智能
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為什么要學AI人工智能?

零基礎 轉行 晉升,解決你的七大煩惱

人工智能開始影響我們的生活

人工智能已經應用于各行各業,將急劇改變我們的世界

自“人工智能”這一表述進入政府工作報告以來,在學術界、企業界共同努力下,人工智能各細分領域的技術正在向交通、金融、安防、法務等傳統行業滲透,人工智能已經開始影響著我們的生活,未來將巨大的改變我們的世界。 目前,我國人工智能發展已引領世界。據前瞻產業研究院大數據顯示,我國人工智能行業的投融資金額、次數及參與機構數量等均迅速增長,年增長率均超過50%以上,人才需求量越來越大!
谷歌AlphaGO
百度大腦
招商銀行小招
搜索引擎
無人駕駛汽車
蘋果Siri
天貓精靈
微軟小冰

打造實戰式人工智能高端課程

結合國內技術發展與企業需求,研發實戰式課程體系

階段一:Python數據收集與集成

學習內容:

scrapy爬蟲框架;Numpy&Scipy庫運用;mongodb技術;mongodb&pymongo;python&mysqldb;excel數據統計及分析;pandas數據分析及整理;pandas可視化實現

學習目標:

爬蟲項目實戰:爬蟲框架scrapy、反爬機制處理;合并數據集、重塑和軸向旋轉、數據轉換、數據聚合;NoSQL數據庫:mongoDB、pymongo
階段二:數據計算與分析

學習內容:

NumPy和SciPy數據計算;weka開源工具進行數據分析;PSPP開源工具進行數據分析;RapidMiner開源工具進行數據分析

學習目標:

YELP消費數據分析;MapReduce;Numpy、SciPy、Weka、PSPP、RapidMiner;matlotlib、bokeh、ECHARTS的運用實戰
階段三:算法基礎和優化訓練

學習內容:

機器學習/人工智能 tensorflow;Numpy實現線性回歸;神經元網絡實現廣義線性回歸模型;決策樹算法;分類算法;聚類算法;SparkMLlib

學習目標:

TensorFlow深度學習框架和TensorFlowBoard展現;圖片識別與Logistic Regression;梯度下降算法、MSE、求導數、矩陣乘法;貝葉斯算法、KNN、SVM算法,學習文本分類計算
階段四:項目實戰

學習內容:

自然語言處理分析 nltk;人臉識別計算與算法;人工智能框架串講;算法與編程能力訓練

學習目標:

pandas結合NLTK進行中文分析;CNN方法實踐;常用技術框架的重點串講與應用總結;200+實踐仿真題目練習
查看完整大綱

融合阿里云項目 打造更實戰課程

學習前沿課程必有大咖講師相伴

實戰項目:《在線人臉身份認證服務》

人臉識別技術在金融行業的應用,主要有人證對比、刷臉支付、遠程開戶、實名認證和黑名單查詢等。將人臉識別模型進行了超過千萬級張人臉圖像數據的訓練,配合自主研發的人臉106關鍵點定位算法不斷進行深度學習,形成了新一代的人臉識別引擎。

    項目實戰體系

  • 1. 活體檢測技術
  • 2. 持續優化模型和數據
  • 3. 獲得訓練數據集
  • 4. keras構建模型
  • 5. opencv圖形數據采集
  • 6. numpy圖形數字化
  • 7. 人臉識別應用檢驗

實戰項目:《語音智能識別》

該項目采用Google的TensorFlow人工智能學習系統建立的智能語音識別系統。通過學習該項目,讓學員在語音識別方向融匯貫通Python知識體系,幫助學員進入語音識別人工智能領域。

    項目實戰體系

  • 1. 掌握Tornado框架
  • 2. 熟悉海量數據分析技術
  • 3. 掌握語音識別技術原理
  • 4. 掌握語音識別實現方法
  • 5. 熟練使用TensorFlow
  • 6. 熟悉第三方SDK使用
  • 7. 掌握數據的云端存取訪問

實戰項目:《金融風控研發與實踐》

依托海量互聯網信息,基于數據挖掘分析和機器學習技術打造人工智能信用評估體系(Lending AI),實現了秒量級快速精準的信用評估決策;幫助個人享受到更便捷的資金借貸、消費分期等金融服務,以及租車、租房、旅游、教育等場景服務。

    項目實戰體系

  • 1. 金融科技Fintech
  • 2. 掌握信用數據調取與審批
  • 3. 風控關系網絡模型構建
  • 4. 實時風險評定模型構建
  • 5. 環境安全等級評定模型
  • 6. 全流程防護模型構建

實戰項目:《利用Python進行商業分析》

本項目以一個具體的商業分析案例為基礎,將數據抓取、預處理、存儲與加載、數據規整化(清理/抽取/轉換/合并/重塑)、數據聚合與運算 等基礎技術融合在一起,利用統計模型找到商業的本質,利用時間序列發掘商業可能性…

    項目實戰體系

  • 1. 掌握深度學習算法
  • 2. TensorBoard面板可視化
  • 3. DNN與RNN深度神經網絡
  • 4. 數據清洗原理
  • 5. 數據清洗框架和模型
  • 6. 多變量的可視化
  • 7. 數據框合并與排序

實戰項目:《簡版知乎網站系統設計實現》

利用Django+vue.js實現一套完整的前后端系統,將Python實踐、文件與數據庫管理、阿里云IaaS使用、git使用、Fabric部署、Vue.js實踐等學習的技術應用在一個真實的項目,將知識融會貫通。

    項目實戰體系

  • 1. Django和Python安裝測試
  • 2. 數據庫配置及服務器設定
  • 3. MVC及MTV開發模式
  • 4. 高級視圖及URL的配置
  • 5. 數據模型高級部分
  • 6. Django session框架
  • 7. 跨站點腳本(XSS)

實戰項目:《互聯網招聘數據爬蟲項目》

通過對海量招聘數據挖掘、分析,幫助求職者更快更好的找到適合的工作。可以按照城市、薪資、行業、其他技能關鍵字等進行合理分析,得出有價值的結果。

    項目實戰體系

  • 1. Python urllib requests
  • 2. Python網絡編程
  • 3. 多線程編程技術
  • 4. 掌握XML解析
  • 5. XPath 語法
  • 6. Python的re、json模塊
  • 7. 理解分布式爬蟲原理
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人工智能免費學習資料

¥2000元人工智能資料

  • 零基礎入門學習Python.zip
  • 人工智能直通車Python3教程全套.zip
  • 深度學習-RNN神經網絡架構.zip
  • 深度學習模型構建與訓練資料.zip
  • 人工智能-《構建語音識別器》30課時.zip
  • 智能計算機系統的深度應用 4課時.zip
  • 人工智能-《機器學習和識別模式》24課時.zip

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