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课程简介

AI 人工智能集训营:本课程适合零基础入门到进阶AI工程师意向学员。
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。
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。

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

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

1微积分

1-1人工智能发展前景
1-2微积分介绍

2线性代数

2-1现实世界的想象
2-2空间语言与立体感知:向量与矩阵
2-3追本溯源:问题与逆问题
2-4稳定很重要:矩阵的特征
2-5与机器沟通:计算机中的线性代数计算

3槪率论与数理统计

3-1概率的意义
3-2抽象的现实:概率的分布与应用
3-3第一印象:描述性统计
3-4拒绝主观:假设与检验
3-5可以量化的差异:方差分析
3-6统计会犯错误

4人工智能之关系型数据库

4-1MySQL的安装与使用
4-2数据库、数据表及字段操作
4-3SQL查询与函数

5人工智能之非关系型数据库

5-1MongoDB基本操作
5-2MongoDB高级操作

6人工智能之Python编程基础

6-1python基础入门
6-2python高级操作

7人工智能之Python数据处理与可视化

7-1Python数据处理概述
7-2Numpy
7-3Pandas
7-4数据库连接
7-5Python可视化

8机器学习基础

8-1机器学习入门
8-2KNN算法
8-3聚类分析

9机器学习进阶

9-1线性回归
9-2逻辑回归
9-3决策树
9-4关联规则
9-5朴素贝叶斯
9-6集成算法快速入门
9-7神经网络与支持向量机

10Tensorflow框架快速入门

10-1AI算法与框架的发展
10-2Tensorflow的安装和编程环境测试
10-3Tensorflow框架使用方法快速入门
10-4Tensorflow线性回归实现
10-5Tensorflow逻辑回归实现

11深度学习算法基础

11-1深度学习算法的基础知识
11-2深度神经网络DNN
11-3卷积神经网络
11-4RNN和LSTM
11-5迁移学习与强化学习

12文本挖掘项目实战

12-1文本挖掘理论概念
12-2文本挖掘算法实践
12-3实战项目:基于词云的新闻信息可视化
12-4实战项目:基于决策树算法的新闻信息分类
12-5实战项目:网络评论分析之情绪分析
12-6实战项目:基于聚类算法的新闻分类
12-7实战项目:提取关键信息——新浪娱乐新闻文本摘要实战

13图像识别项目实战

13-1深度图像处理在ADAS的应用和概述
13-2图像检测网络介绍
13-3图像分割网络介绍
13-4Tensorflow目标检测API介绍
13-5Mobilenet-V2网络介绍
13-6实战项目:基于卷积神经网络的实时路况识别

14语音识别项目实战

14-1深度语音识别应用槪述
14-2CNN在语音处理中的应用1
14-3CNN在语音处理中的应用2
14-4实战项目:基于深度神经网络的语音指令识别

15手写数字生成与人脸生成实战

15-1GAN(对抗生成网络)算法实践
15-2实战项目:基于GAN的手写数字生成项目实战
15-3DCGAN(深度卷积对抗网络)算法实践
15-4实战项目:基于DCGAN的人脸生成项目实战

16智能问答机器人项目实战

16-1源起:从与机器的沟通方式开始
16-2对话:问题的理解与答素的生成
16-3词典:关键词检索
16-4专家:指定领域的问答助手
16-5实战项目:图灵聊天机器人的实现
16-6实战项目:藏头诗机器人的实现
16-7实战项目:语音智能问答系统的搭建