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CDA人工智能工程师就业班

CDA人工智能工程师就业班

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周期: 三个月

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CDA人工智能工程师就业班

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  • WHAT 课程简介

    CDA人工智能工程师就业班针对时间充裕、学历较高、希望从事人工智能工程师岗位的待业或者转行人员而开设的全脱产集训班。您可以零基础,但一定要时间充裕;您可以本科、硕士、博士、博士后学历,但如果是专升本或者专科学历,我们希望您毕业至少2年以上、有充分的理解能力、学习能力;您可以待业或有正在从事的本职岗位,但要对未来的人工智能工程师岗位有充分的期待和动力;在全脱产学习的3个月时间里,您至少要保证课上和课下的学习时间比不低于1:2,即听一节课,要自己复习2节课,才能保证学习效果。
  • WHY 学习目标

    CDA人工智能工程师就业班培训课程设定至少将有十位以上权威讲师授课,以CDA人工智能工程师就业班标准大纲要求从数学基础——数据库基础——Python编程——机器学习——深度学习——复杂网络分析——人工智能项目实战整套技术体系系统讲解,还将从自然语言处理、图像识别、语音识别、专家系统等多种典型应用入手,用实际案例教学来使CDA人工智能工程师就业班课程更能符合就业要求、企业要求。我们的教学和服务,将助您走上IT行业就业金字塔的顶端岗位!
  • WHO 学习对象和基础

    在校计算机、数学、统计专业高年级学生、转行欲从业人士
    在职数据分析师
    对大数据、人工智能感兴趣的业界人士
    学习前最好具备大学数学和概率统计基础



课程案例,项目特训

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疾病筛查

技术可以改变癌症患者的命运吗?对于患有乳腺癌患者来说,复发还是痊愈影响这患者的生命,那么怎么来预测患者的患病结果呢,机器学习算法可以帮助我们解决这一难题,本项目应用机器学习logistic回归模型,来预测乳腺癌患者复发还是正常,有效的预测出医学难题。
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构建语音识别器

声音实际上是一种波。常见的MP3等格式,都是压缩格式,必须转成非压缩的纯波形文件来处理,比如windows PCM文件,也就是WAV文件。WAV文件里存储的除了一个文件头以外,就是声音波形的一个个点了。在开始语音识别之前,有时需要把首位端的静音切除,降低对后续步骤的干扰。要对声音进行分析,需要对声音分帧,也就是把声音切开成一小段一小段,每小段称为一帧。分帧后,语音就变成了很多的小段。由于小段的波形在时域上几乎没有描述能力,因此要把一帧波形转变成一个多维向量。本案例完成把帧识别成状态、把状态组合成音素、把音素组合成单词的全部过程。
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机器人撰写新闻稿

机器人写新闻稿是一种基于NLP自然语言相关技术的一种应用,在实现过程中可以基于机器学习相关算法或者深度学习相关算法来进行新闻稿构建。人工智能的一个终极目标就是让机器人能够像人类一样理解文字,并运用文字进行创作,而这个目标大致上主要分为两个部分,也就是自然语言理解和自然语言生成,其中现阶段的主要自然语言生成的运用,自然语言生成主要有两种不同的方式,分别为基于规则和基于统计,基于规则是指首先了解词性及语法等规则,再依据这样的规则写出文章;而基于统计的本质是根据先前的字句和统计的结果,进而判断下一个句子的生成,马尔科夫模型就是一种常用的基于统计的方法。
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数字识别

人认知世界的开始就是从认识数字开始的,深度学习也一样,数字识别是深度学习的一个很好的切入口,是一个非常经典的原型问题,通过对手写数字识别功能的实现,可以帮助我们后续对神经网络的理解和应用。选取手写数字识别的主要原因是手写数字具有一定的挑战性,要求对编程能力及神经网络思维能力有一定的要求,但同时手写数字问题的复杂度不高,不需要大量的运算,而且手写数字也可以作为其它技术的一个基础,所以以手写数字识别为基础,贯穿始终,从而理解深度学习相关的应用知识。

01人工智能之数学基础

01-01微积分
01-02线性代数
01-03概率论、统计学

02数据库基础-关系型数据库

02-01数据库简介(DBMS、MySQL简介)
02-02SQL语言(DDL、DML、DQL)
02-03select查询语句
02-04存储过程
02-05案例应用

03数据库基础-非关系型数据库

03-01MongoDB概述
03-02MongoDB物理存储
03-03MongoDB系统架构(系统整合,MongoDB服务组件和功能说明)
03-04MongoDB集群部署-分片策略
03-05MongoDB企业应用实例

04Python基础

04-01Python编程基础
04-02科学计算库Numpy
04-03数据分析处理库Pandas
04-04网络爬虫
04-05可视化库Matplotlib
04-06Seaborn可视化库

05人工智能之机器学习基础篇

05-01线性回归算法
05-02逻辑回归算法
05-03梯度下降原理
05-04Python实现逻辑回归与梯度下降
05-05决策树、决策树Sklearn实例
05-06随机森林与集成算法
05-07贝叶斯算法
05-08Python文本数据分析
05-09KMEANS聚类、DBSCAN聚类、聚类实战

06人工智能之机器学习进阶

06-01Python实现线性判别分析
06-02PCA主成分分析
06-03EM算法
06-04GMM聚类实践
06-05推荐系统
06-06推荐系统实战
06-07线性支持向量机
06-08SVM实践
06-09时间序列ARIMA模型
06-10时间序列预测任务
06-11Xgboost提升算法和调参实例
06-12机器学习套路与Benchmark
06-13探索性数据分析-赛事数据集分析
06-14探索性数据分析-农粮数据分析
06-15泰坦尼克号获救预测
06-16用户画像
06-17Kaggle数据科学
06-18京东购买预测

07人工智能之深度学习基础

07-01神经网络概述、发展史
07-02从0到1-单层感知器
07-03网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法
07-04进军多层-BP神经网络介绍
07-05深入理解BP神经网络(论文讲解)
07-06过拟合,以及google神经网络小工具
07-07Hopfield神经网络
07-08玻尔兹曼机
07-09受限玻尔兹曼机RBM

08人工智能之深度学习进阶

08-01受限玻尔兹曼机在推荐系统中的应用
08-02深度置信网络DBN-DNN
08-03卷积神经网络CNN
08-04手写体识别网络LeNET-5结构分析
08-05深度残差网络RES
08-06批量正则化Batch Normalization
08-07递归神经网络RNN
08-08长短时记忆网络LSTM
08-09强化学习RL、迁移学习TL
08-10生成式对抗网络GAN

09复杂网络分析

09-01图论和复杂网络的关系
09-02复杂网络拓扑结构
09-03聚类系数, 同配性和社团结构
09-04复杂网络拓扑结构的演化机理
09-05复杂网络拓扑结构的功能
09-06复杂网络分析在经济学和决策领域中的应用

10Tensorflow讲解

10-01Tensorflow简介及安装
10-02Tensorflow代码结构解析
10-03Tensorboard网络结构
10-04Tensorboard网络运行
10-05Tensorboard可视化
10-06Tensorflow案例讲解

11人工智能实战

11-01自然语言处理
11-02图像识别
11-03语音识别
11-04专家系统

来自业界的数据领袖团队

  • 唐宇迪

    计算机博士/深度学习领域多年一线实践研究专家。

    主要研究深度学习、计算机视觉、图像识别,精通机器学习,热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的最新算法。乐于钻研,解开每一个问题,把复杂的问题简单表达呈现,能帮助更多的同学入门深度学习。
  • 覃秉丰

    机器学习,深度学习神经网络领域专家。

    多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。
  • 张忠元

    理学博士/中央财经大学教授/ 博士生导师/中国计算机学会高级会员/ 果壳网科学顾问。

    主要研究兴趣在复杂网络分析和数据挖掘。 爱思唯尔杰出审稿人, 担任Data Mining and Knowledge Discovery, Physica A, Management Science等著名期刊的匿名审稿人。教授课程包括数学分析, 运筹学, 数据挖掘和统计学等。
  • 王小川

    神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域专家。

    国内最大的MATLAB论坛管理员,在硕士与博士期间,参与发表了SCI论文6篇,核心期刊论文5篇,获得同济大学奖学金,精通各类统计学软件,参与编写《MATLAB神经网络30案例分析》等书籍。
  • 董轶群

    计算机软件与理论硕士/吉林大学计算机体系结构博士。

    具有多年的JAVA程序设计和操作系统教学经验,教学方式和方法新颖,深受学员的好评。研究方 向为智能规划、空间推理、基于大数据的时空信息系统。
  • 曹正凤

    北京大数据协会理事/首发集团智慧交通大数据中心筹备组负责人/经管之家(原人大经济论坛)大数据培训中心负责人/统计学专业博士.

    研究方向为数据挖掘领域的前沿算法研究,包括随机森林算法、神经网络等内容,发表多篇论文。
  • 赵仁乾

    北京邮电大学管理科学与工程硕士

    现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场\业务\财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
  • 翟祥

    CDA数据分析师讲师/北京林业大学管理学院统计系教授/人民大学统计学博士

    具有深厚的数理统计与应用数据分析专业背景,SAS公司骨灰级讲师,具有多年数据分析、数据挖掘的从业经验,,独立或带团队完成零售、电信、金融等多个大型数据挖掘项目。

向优秀学姐学长们学习

  • 张同学

    CDA平台,让一群有共同职业理想的人聚集在一起,辅以系统的知识传授。让我们从零基础的小白成长为对人工智能有深刻认识的从业者。其实我们收获的不仅是知识,更是理念和思想,以及一群志同道合的朋友。很感谢、很享受在这里的艰苦学习。

  • 王同学

    人生在很多时刻,选择比努力更重要。我很庆幸,选择了CDA。来到CDA进行培训的三个月让我受益匪浅,也很开心,因为我喜欢人工智能这个行业,充满挑战和新奇,还有很多令人难忘的老师和同学。我们一起努力,未来会更美好!

  • 马同学

    CDA是截止到目前,我认为最给力、最全面、最有帮助的教育平台;在这里我才看到了我想要的内容:实力够牛的老师;够努力、够认真的同学,够先进、够科学的课程体系。希望我在这里能够学有所成,顺利走上人工智能工程师岗位!

  • 郑同学

    以前在大学的时候经常看书学习,但总是会遇到各种各样的困难,自从加入了CDA之后,艰苦的学习让我豁然开朗,也对学习有了更大的兴趣,既增加和丰富了我的知识,又让我觉得在这里的时间过得很美妙,我相信我会成为一名优秀的人工智能工程师。

权威 CDA数据分析师认证证书由经管之家颁发,现已获得大数据大学、CDMS、 猎聘网等企业的认可,您获得证书后可一键添加至简历中。
专业 CDA证书分等级和方向,不同的证书代表了不同的专业层级和领域, 获得证书是对自身能力的一个有力证明。全国统考、专家命题、公平 严格,更具含金量。
权益 持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA官网 查询,确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次,保证持证人的实力 与权益。

认证介绍:“CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
CDA持证人福利
1.可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权。
2.可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐。
3.免费参与CDA举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等各项活动,Level Ⅱ与Level III持证人享受特权位置。
4.可申请加入CDA数据分析项目组,参与项目合作(提供项目给持证人演练)。
5.CDA Level Ⅰ持证人免费享受Peixun.net会员服务6个月(价值588 RMB),Level Ⅱ与Level III持证人免费享受peixun.net会员服务1年 (价值998 RMB);
6.其他特权皆以各类活动公告为主。
进入考试报名系统
  • Q:上课形式是怎么样的?

    A:课程分为现场班和远程直播班,现场班是现场面授,在北京、上海、深圳有现场面授班,远程班采取现场直播 + 录播视频 + 线上答疑,不受地域限制,直播需和现场班同步时间学习,录播视频同学可以自主安排时间学习视频。
  • Q:学员课下如何与老师进行互动?

    A:CDA课程每期都会建立QQ群和微信群,工作日有老师和助教负责答疑;同时学员可以在讨论区以帖子的形式向老师提问,老师会在工作日的48小时内回复。

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