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AI工程师

AI工程师

难度系数:

课程系列:Level Ⅱ+

周期:15周

课程信息:

14800

  • WHAT 课程简介

    《AI工程师》适合零基础入门到进阶AI工程师意向学员。提供3个半月的周末非脱产集训课程,毕业之后可以推荐相关工作。
    本课程属于数据科学的高级课程,从深度学习基础知识、深度学习的常用工具介绍(Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch)、深度学习在各个领域的应用、深度学习高级算法等内容,对Python语言技能有较高的要求。
    课程每期至少3位以上相关领域专家授课,使用实际案例手把手将人工智能技术传授给学员,使CDA AI工程师课程更符合市场真实要求,更符合市场主流和未来5年的趋势,帮助学员快速进入AI领域并长期保持较强的市场竞争力。
    最后结合热门行业电商、金融、电信、医药真实案例和业务出发,升华技术应用场景,使所学更符合就业要求, 达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够带领团队协同完成数据分析项目,能够掌握数据数据分析大多数岗位(AI工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师)技能。
  • WHY 学习目标

    熟悉AI工具,包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
    熟悉深度学习应用
    熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神经网络模型,并掌握其相关的优化算法
    了解深度学习高级算法,包括卷积神经网络、循环神经网络等
    掌握优化算法和高性能计算方法
    掌握NLP自然语言处理一线行业案例
    掌握计算机视觉图像识别一线行业案例
  • WHO 学习对象和基础

    在校数学、计算机、统计学、大数据、数据分析相关专业高年级学生
    有5年一般数据分析经验或1年以上机器学习经验学员
    零基础决心进入AI工程师领域学员
    必备理论基础:线性代数、概率论与信息论、数值计算

01预备知识:图像识别方法的演进基础

01-01开发环境配置:Anaconda环境和MXNet
01-02深度学习简介:起源、特点和发展
01-03计算机视觉概述
01-04数据操作
01-05自动求梯度
01-06图像识别的演进
01-07线性回归与线性回归的实现
01-08线性模型:对数线性二分类、多分类
01-09独热和稠密度向量表示
01-10softmax回归与实现
01-10基于深度学习的图像识别技术发展

02深度学习基础知识

01-01线性模型的局限性:异或问题
01-02非线性输入转换、核方法、可训练的映射函数
01-03感知机和多层感知机的实现
01-04模型选择、欠拟合过拟合问题
01-05权重衰减和丢弃法
01-06实战案例:房价预测模型
01-07神经网络基础
01-08前馈神经网络、BP神经网络
01-09神经网络的训练
01-10深度学习计算

03卷积神经网络与深度学习

01-01二维卷积层相关运算
01-02填充和步幅
01-03多输入通道和多输出通道
01-04二维最大池化层和平均池化层
01-05卷积神经网络LeNet模型
01-06深度卷积神经网络AlexNet
01-07使用重复数据的网络
01-08网络中的网络:NIN块和NIN模型
01-09合并行连接的网络
01-10批量归一化
01-11残差网络ResNet模型
01-12稠密度连接网络DeseNet模型

04循环神经网络与深度学习

01-01语言模型计算
01-02循环神经网络
01-03模型语言数据集
01-04循环神经网络从零开始实现
01-05循环神经网络的简介实现
01-06通过时间反向传播
01-07门控循环单元
01-08长短期记忆
01-09深度循环神经网络
01-10双向循环神经网络

05优化算法与深度学习

01-01优化与深度学习的关系
01-02梯度下降和随机梯度下降
01-03小批量随机梯度下降
01-04动量法与实现
01-05AdaGrad算法特点与实现
01-06RMSProp算法
01-07AdaDelta算法
01-08Adma算法

06计算机技术与高性能计算

01-01衡量性能的方法
01-02提高性能性能的各种编程方法
01-03命令式和混合编程
01-04异步计算
01-05自动并行运算
01-06多GPU运算

07AI应用方向之计算机视觉

01-01使用图像增广训练模型
01-02微调:热狗识别
01-03目标检测和边界框
01-04计算机视觉:锚框生成
01-05多尺度目标检测
01-06目标检测数据集:皮卡丘
01-07单发多框检测:SSD
01-08卷积神经网络系列:R-CNN
01-09语意分割和数据集
01-10全卷积网络
01-11样式迁移

08计算机视觉案例:Kaggle图像识别

01-01案例1:图像分类
01-02案例2:狗的品种
01-03step1:获取和整理数据集
01-04step2:图像增广
01-05step3:读取数据集
01-06step4:定义模型
01-07step5:定义训练函数
01-08step6:训练模型

09AI应用方向之NLP自然语言处理

01-01词嵌入和连续词袋模型
01-02近似训练:负采样、层序softmax
01-03word2vec的实现
01-04子词潜入:fastText
01-05全局向量的词潜入:GloVe
01-06求近义词和类比词
01-07文本情感分类:使用循环神经网络
01-08文本情感分类:使用卷积神经网络(textCNN)
01-09编码器、解码器
01-10贪婪搜索、全局搜索、束搜索
01-11注意力机制

10NLP自然语言处理案例

01-01案例1:机器人翻译
01-02step1:读取和与处理数据集
01-03step2:含注意力机制的编码器-解码器
01-04step3:训练模型
01-05step4:预测不定长的序列
01-06step5:评价翻译结果
01-07唐诗生成器
01-08step1:定义输入数据
01-09step2:定义多层LESTM模型
01-10step3:定义损失函数
01-11step4:训练模型生成文字
01-12step5:更多参数说明
01-13step6:运行自己的数据

硬核服务

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
  • 一对一督学

    每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学员学习问题;同时,针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。
  • 定期直播串讲

    对于重难点知识和同学普遍反应的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
  • 五分钟内有问必答

    助教线上服务要求5分钟内有问必答,并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教+一个班主任的配置下,调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式,以确保快速、高质量的解决线上提问。
  • 出勤率和进度监督

    在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常答疑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
  • 作业与测试

    在远程授课期间,每个课程会安排相关课后作业,确保同学课下能够进行适当练习,提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业,服务团队还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

来自业界的数据领袖团队

  • 吴昊天

    CDA Level 2 大数据分析师考试命题组组长

    曾就职于电子科技大学大数据中心医疗卫生研究所,历任数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师等职,多次参与并主导医保反欺诈领域和智慧诊疗相关算法设计、执行、优化等相关工作, 拥有丰富的算法研发经验与多项算法专利。拥有丰富的数据类项目管理经验。
  • 李御玺

    国立台湾大学资讯工程博士

    铭传大学大数据研究中心主任,铭传大学资讯工程学教授,铭传大学大数据研究中心主任,中华资料采矿协会理事 其研究领域专注于数据仓库(Data Warehousing)、数据挖掘(Data Mining)、与文本挖掘。
  • 韩要宾

    杭州沐垚科技有限公司创始人兼COO,CDA数据分析研究院资深讲师

    5年电商从业经验,4年数据挖掘实战经验;专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习,服务客户包括苏宁易购、迪卡侬、百草味、浙江师范大学等。

几乎所有行业

都稀缺独当一面的CDA数据分析师®人才

在招聘市场上,越来越多的企业要求持CDA数据分析师®证书

GROWN

开启数据科学家成长之路

考核通过后,可获得CDA数据分析师中英文双证书,其中中文证书由教育部中国成人教育协会认可,英文证书由CDA INSTITUTE认证。
“CDA数据分析师认证”是一套科学化,专业化,国际化的人才考核标准,共分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三个等级,涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等,涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流,可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。
  • CDA LEVEL I

    业务数据分析师

    面向零基础、业务领域(包括市场、营销、运营、产品、咨询、财务等),无需编程技术,能力要求:统计基础、SQL数据库、数据处理、常用建模分析。
  • CDA LEVEL II

    建模分析师

    面向数据挖掘、机器学习、建模分析相关技术与业务岗,助企业实现客户生命周期管理、风控、精准营销等业务目标。能力要求:数据挖掘理论与算法,数据处理技术,项目建模分析。
  • CDA LEVEL II

    大数据分析师

    面向从事大数据架构、分析、应用相关岗位,助企业搭建大数据平台并实现大数据分析应用。能力要求:Java、Python技术,Hadoop理论,数据(仓)库,机器学习算法,Mahout、Spark等工具应用。
  • CDA LEVEL III

    数据科学家

    面向有三年以上工作经验的资深数据岗,为企业培养具有综合实力的首席数据官。能力要求:计算机科学技术,大数据处理与架构设计,机器学习与深度学习,项目管理。

EXAM

CDA认证报考开放化

CDA认证LEVELⅠ 对于考生的学历、专业、技能等没有限制性报考条件,在与全球计算机化考试服务商Pearson VUE达成深度合作后LEVELⅠ更是随报随考机制。CDA教育课程的学员在学习过程中可提前申请考试,但“免报考费”仅有一次机会,望大家谨慎使用!
查看CDA认证报考流程 

VALUE

CDA证书的价值

  • 权威性AUTHORITY
    CDA数据分析师人才行业标准获得中成协的认可,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年修订更新,保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性,CDA证书已获得如中国银行、招商银行、中国烟草、IBM大数据大学,中国电信,国家电网,苏宁易购,德勤,猎聘,CDMS等企业机构的认可。
  • 专业性speciality
    CDA认证是根据数据科学专业岗位设立的科学化,专业化,国际化的人才考核标准。考试与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作,随报随考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
  • 权益性rights
    CDA持证人自动纳入为CDA会员并享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA认证考试中心查询,证书确保唯一性与防伪性,持证人还可获得电子徽章,加入到Linkedin个人档案中。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

RIGHTS

CDA持证人的权益

  • 会员资格

    吸纳为CDA Institute、CDA数据分析师俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权

  • 职业发展

    可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐

  • 免费CDA活动

    免费参与CDAS行业峰会等各项活动,CDA持证人享受特权位置

  • 兼职机会

    有机会加入CDA数据分析教学、研发等项目

  • 黄金会员

    免费享有AIU人工智能学院1个月黄金会员,内含国外前沿数据科学学习等海量资源

  • 免费资源

    经管之家论坛学习资源、优秀文献资料免费下载权

  • Q:在这门课程中会学习到什么?

    A:本课程结合以人工智能最核心的人工智能与深度学习为出发点,通俗讲解AI领域必备经典算法模型,以实战为导向结合深度学习经典框架进行项目实战,快速掌握人工智能必备基础与实战技巧。
  • Q:如果学不会怎么办?

    A:相信每位同学如果认真学习的话,没有理由学不会的。上课期间,全程助教跟班答疑;课后,助教老师依旧会在群里帮大家解答学习上的疑问。此外,课程均赠送全套录播视频,有效期2年,方便学员反复观看巩固,稳扎稳打学会全部课程。
  • Q:为什么要学习这门课程?

    A: 我们目前正处于第四次科技浪潮-人工智能。人工智能这个概念很早就被提出,不过受限于计算机处理技术和样本数据的匮乏,始终停留在科研层面并未广泛应用于生活。随着计算机技术的高速发展和数据处理技术的更新,我们所能收集处理的数据也越来越庞大。人工智能技术也可以可以走下高高科学殿堂,来到普通人的身边。随着AlphaGo战胜李世石,人们对人工智能的认识和热情达到了顶峰,我们相信人工智能将在未来5-10年深刻改变我们的生活。从2013年开始人工智能领域的投资增长了3倍,对于人工智能人才的需求也愈来愈强烈。
  • Q:这门课程有什么先修要求?

    A:这门课需要你最好掌握中级编程知识、中级统计学知识、中级微积分和线性代数知识。如果你不具备,可以先加入《CDA数据分析师周末集训》课程,一站式打好基础。

OK