京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
AI爱好者们:
大家好!我是CDA A+人工智能课程的班主任。现在第一期班级内容已经进行多一半了,我想和大家聊聊我的感受。
2018年10月13日,CDA A+人工智能课程第一期正式开班。开课前写下《正式开课前的一封信——致我最亲爱的AI学员》的时候,我的心情是忐忑的。
这是我第一次做班主任,真正经历过才发现做这个“大家长”一切并没有那么简单。班主任并不是一个头衔而已,需要细心、用心、操心、责任心等等,虽然课程时长只有五个月,从开始设置课程的前一年到课程学习的三年周期内,班主任都需要随时在线。
课程开发周期近一年,我对课程质量绝对有信心。8位人工智能领域经验丰富的老师们各自负责最擅长的内容,这样既避免了单独一两位老师负责全部内容引起学员学习疲劳,也避免老师不精通AI全领域知识造成不能解决学生疑问的情况。而且在人工智能中最重要的深度学习部分,我们请到了硅谷名师负责讲授,怕大家边听英文授课边操作有难度,全程中文授课,很贴心。
这一年,我们不断请教业界大牛对课程设置的意见和建议,也咨询各行各业人士的学习需求,不断的修订完善大纲,最终除了基本的数学基础、关系型数据库、python、机器学习、深度学习等内容,我们还加上了当下需求高但学习途径少的MongoDB、复杂网络分析等内容,除了理论讲解时的案例,课程中还配置了NLP、图像识别、语音识别、GAN、智能问答系统这5个前沿应用精讲。
记得当初和老师们一遍遍优化视频质量,修改PPT课件,完善代码和数据包……有一个月,常常凌晨一点多了还在和讲师对接内容。
老师们也很负责,一遍遍嘱咐我学生在学习过程中应该怎么学,哪些内容要多练习,根据学生的反馈意见,有不习惯的地方或者听不懂的地方及时进行修改。
这期班级的学生很优秀,有来自银行数据中心负责数据分析、算法、智能运维的员工;有负责AI领域项目的咨询顾问;有带领软件团队负责医疗、政务、景区自主化平台的领头人;智能决策中心工作的高校老师;也有支付平台负责数据安全的核心人员;还有金融、通信、餐饮领域负责数据的一线人员……
每天各种方式督促进度慢的学生学习,我都嫌自己烦人了,不过学生很理解,确实大家工作上家庭上都可能耽误学习进度。有的表示他就是那种需要监督才能学习的学生,希望我常常监督;也有因为特殊情况没跟上进度的学员和我说抱歉,但我想说谢谢,你们花钱来上课,我尽我最大努力让大家学到东西。
功夫不负有心人,很高兴,大家对我们的课程是满意的。每次和大家沟通以及看着大家的评价表,我都心里暖暖的:
学员评价
董老师认真细致,讲解内容全面独到,讲课表达力亲和易理解,作业批阅及时,答疑认真。
讲的很详细,推荐不少好书,很棒!
把复杂难懂的高数,讲的通俗有趣。并且和人工智能的专业结合起来讲解。谢谢董老师。
老师对整个体系的讲解非常深刻,简单易懂。在老师的帮助下,很快的了解这门学科的框架和内容。并且能够有的放矢的进一步学习和理解以后的课程。
李老师的数据库课程简单易懂,可以快速帮助小白掌握数据库的使用,能够为后续课程做很强的铺垫。课程含金量非常高,对于有基础的学生深入学习掌握后续课程起到了关键性的帮助。课程由浅及深的讲述和从项目出发的教学。可以让学员受益匪浅。
讲了数据库的精华部分,讲义和演示材料准备充分。谢谢李老师。
基础应用讲解到位,能够直接上手,赞!
老师很有经验,讲课实操都非常不错,听他讲课不紧不慢表述清楚明白,让人很容易理解。
一直想听李老师的课,可遇而不可求,听了李老师的NLP感觉醍醐灌顶。
吴老师水平好高!内容充实,有问必答。
深度学习,老师讲的不错,老师算法上逻辑也很清楚。
有位同学不止一次和我说课程很有用,还有学生说等他学完,要把我们的课推荐给公司培训部门,让同事们都过来学习学习,还有更厉害的,直接把课程带到他们年会上夸奖宣传。
有人担心录播课程的答疑效果,我可以很负责任的说,我们授课讲师能直接负责答疑。我知道人工智能的内容比较难,助教答疑很少能解答的详细明了,所以必须负责任的直接安排讲师答疑,学生们对此也很满意很开心。
(1)课程的设置是从基础开始一点点深入,数学对AI来说是至关重要的。讲师团中的这位唯一的女老师真是美貌与智慧并存。她一直强调,不能死板的学数学,她的一直是用故事思维,把枯燥晦涩的内容变成生动有趣通俗易懂,每次看她的标题,我都是充满了学习的欲望。
不仅如此,Yuki老师还是答疑的典范,学习上的问题,工作项目中需要建议,她都是热心解答。
(2)这位学生提问的时候我印象很深刻。因为这些问题在多个模块中都有涉及,所以讲师齐上阵,不同老师从不同角度进行讲解。
(3)选择灵活时间来学习的大都是在职人士,大家一般只有晚上回家或者周末才有时间学习。而我们的老师,不论是在国内还是国外,不论是白天还是晚上,都会及时给大家回复。
老师们辛苦了!
同时也感谢我亲爱的学员们让我深刻体会到了当老师的那种只要学生爱学习、能学到知识、有进步就很开心的心情。
最后还要感谢大家的理解,基础不同的学生对每部分内容的接受能力虽有差距,但有位学生的评价道出了真谛:不管上什么课,努力学习才是王道!
付出和回报成正比,不论是我们的服务还是大家的学习,只要努力付出都能收获应有的回报。我们也希望大家能提出改进意见,让我们的课越来越好,让我们共同进步。
现在,我们不只是师生,更似是朋友。我相信,你们未来都会成为人工智能领域的大牛!
CDA A+人工智能课程大家庭,欢迎各位小伙伴的到来~
http://edu.cda.cn/aplusai.html?seo
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27