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AI 人工智能集训营

AI 人工智能集训营

难度系数:

课程系列:AI 人工智能集训营

课程信息:
  • WHAT 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。
  • 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

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

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。
  • 有问必答

    助教线上服务要求有问必答,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

  • 陈老师

    北大博士,主要研究方向包括光无线融合技术,智能信号处理,以及机器学习、人工智能在通信信号处理中的应用。参与多个科技部973 项目、国家重大专项、重点研发计划以及自然科学基金面上项目研究工作。
  • 常国珍老师

    北京大学会计学博士, CDA数据科学研究院执行院长,中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。曾任毕马威咨询大数据总监。北京语言大学金融硕校外导师,中国社会科学院大学等多所院校外聘讲师。具有18年数据挖掘、精益数据治理、数据规划咨询顾问经验。著有《金融商业数据分析与应用》系列丛书、《用商业案例学 R 语言数据挖掘》、《胸有成竹:数据分析的SASEG 进阶》等多本著作。
  • 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 中华数据挖掘协会理事,厦门大学数据挖掘中心顾问,中国人民大学数据挖掘中心顾问,IBM SPSSChina/SAS-Taiwan 顾问
  • 傅老师

    上海师范大学副教授 同济大学数学系博士 在高校从教14 年,主要讲授统计学、信用风险建模、金融数据挖掘等课程。 先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问,参与客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目。

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,其中中文证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制,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

    人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

    面向范围

    • 零基础就业转行者、应届毕业生
    • 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
    • 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

    岗位去向

    商业(业务)分析师初级数据分析师
    (数据)产品运营(数字)市场营销
    数据专员...

  • CDA LEVEL II

    企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能

    面向范围

    • 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者
    • 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人

    岗位去向

    数据分析师(数据)产品运营经理
    (数字)营销经理风控建模分析师
    量化策略分析师数据治理(质量)...

  • CDA LEVEL III

    企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术

    面向范围

    • 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者
    • 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等

    岗位去向

    高级数据分析师机器学习工程师
    算法工程师数据科学家
    首席数据官...

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。
查看CDA认证报考流程 

VALUE

CDA证书的价值

  • 共识性CONSENSUS
    CDA数据分析师标准由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制,国际范围内的数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年更新,逐步推动数据人才标准的行业共识。
  • 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。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走下高高的科学殿堂,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。
  • 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。

OK