深圳CDA数据分析师培训学校
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人工智能

CDA A+学位项目

人工智能工程师

成为AI时代“十字型”技术

  • 开课期数
    随报随学
  • 学习周期
    5个月,21周
  • 课程价格
    ¥10800
  • 本期限量席位
    100
  1. 在线自由学习+完备课程体系
  2. 全程监督辅导+项目实作案例
  3. 行业认可+企业证书认证

国内外讲师团队联合打造

The latest lesson plan

课程计划

本课程为人工智能工程师在线学习解决方案,
总共包含16个学习模块,分为21周学习阶段。平均每周需要10+小时学习时间。

  • 01
  • 人工智能之数学基础(约6小时)
  • 1.微积分 2.线性代数 3.概率论与数理统计
  • 02
  • 数据库基础——关系型数据库(约8小时)
  • 1.SQL入门及安装 2.数据表及字段操作 3.SQL查询、链接 4.SQL商业应用案例
  • 03
  • 数据库基础——非关系型数据库(约5小时)
  • 1.MongoDB简介 2.MongoDB的常用操作 3.MongoDB的使用 4.Python操作MongoDB
  • 04
  • 人工智能之Python基础篇(约5小时)
  • 1.Python的安装与环境配置 2.Python的基础与规范 3.Python的基本对象类型 4.Python语句
  • 05
  • 人工智能之Python进阶篇(约5小时)
  • 1.函数 2.类与对象 3.库与模块 4.文件 5.错误与异常
  • 06
  • 人工智能之数学基础(约6小时)
  • 1.Python机器学习算法库Scikit-Learn入门介绍 2.Python统计分析基础 3.SVD分解与主成分分析 4.线性回归算法实现 5.岭回归、Lasso和弹性网 6.判别分析 7.梯度下降算法原理与Scikit-Learn实现 更多课程介绍 >>
  • 07
  • 人工智能之机器学习进阶篇(约20小时)
  • 1.KNN较近邻元素分类器 2.时间序列模型 3.EM算法 4.聚类分析 5.决策树模型的基本原理与Scikit-Learn实现 更多课程介绍 >>
  • 08
  • 人工智能之复杂网络分析(约10小时)
  • 1.图论 2.复杂网络的拓扑结构性质 3.更多类型的网络 4.复杂网络的演化 5.复杂网络的功能 6.案例:北京市轨道交通的有效性 7.案例:社交网络数据分析

Project case practical training

项目案例 实战特训

有知识的地方必有案例,50个经典案例,每周练习与项目实战,玩转机器学习!(以下节选部分案例)

  • 案例 1
  • 通过人脸识别系统,自动识别视频前人员的基本信息和表情状态,根据不同的人不同的状态自动推荐个性化的广告。
  • 案例 2
  • 对抗生成网络实战--人脸生成,基于 Deep Convolutional GANs 算法学习人脸特征并生成全新人脸图片。
  • 案例 3
  • 深度学习应用实战--Object Detection,基于SSD物体检测算法框架,详解技术核心,基于TensorFlow实现此框架。
  • 案例 4
  • 无监督特征学习--自编码网络,用tensorflow设计自编码网络,在MNIST上训练网络,深入理 解自编码网络的结构。
  • 案例 5
  • 机器学习核心算法--梯度下降算法,使用tensorflow打造预测模型,并详解算法原理和推导。
  • 案例 6
  • 利用深度学习技术,制作智能的语音问答系统。

Teachers in the industry

业界师资

  • 董雪婷(Yuki)复旦大学数学学院,CDA Institute会员
  • 董雪婷(Yuki)

    复旦大学数学学院,CDA Institute会员 拥有近10年的数据项目工作经验,曾就职于美资咨询公司Hay Group(现名为光辉合益),通过数据驱动帮助客户 提升组织效能。 后转为甲方企业经验丰富数据挖掘工程师,曾就职于携程、饿了么、 陆金所。主要从事数据分析和挖掘工作。
  • 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
  • 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。
  • 曹鑫磊北京师范大学硕士,CDA Institute会员
  • 曹鑫磊

    北京师范大学硕士,CDA Institute会员 计算机视觉,活跃于多个国外开源项目Slack频道,精通图计算模型与各类卷积神经网络(VGGNet, Google Inception Net, ResNet 等)熟练掌握模型优化、参数调整与微调技术。 熟悉ROS系统与机器人设计原则,将深度学习应用在传统技术上以达到更的技术实现。
  • Dr. Danian Gong硅谷人工智能科学家,加州科技大学客座教授,ProEdst机器学习课程导师
  • Dr. Danian Gong

    硅谷人工智能科学家,加州科技大学客座教授,ProEdst机器学习课程导师 清华大学EE专业博士学位。2001年起在加州硅谷从事人工智能算法以及硬件软件开发与创新工作。先后担任Cadence 主架构师,三星美国智能芯片开发方面主架构师及设计总监等。 参与创建Nemochips,VMChips直至被APUSONE等收购。
  • 张忠元理学博士 211高校教授博士生导师
  • 张忠元

    理学博士 211高校教授博士生导师 中国计算机学会会员,主要研究兴趣在复杂网络分析和智慧城市。在Data Mining and Knowledge Discovery,Physical、中国科学等国内外期刊上发表学术论文十余篇。 爱思唯尔杰出审稿人,教授课程包括数学分析,运筹学,数据挖掘和统计学等。
  • 李奇微软EXCEL MVP

  • 李奇

    微软EXCEL MVP

    中国电子表格应用大会经管之家讲师有丰富的Excel数据分析线上及线下培训经验,曾任IBM销售管理团队数据分析项目组长及德勤数据分析团队咨询顾问。
  • 韩要宾沐垚科技创始人

  • 韩要宾

    沐垚科技创始人

    研究方向:数字图像处理。发表相关学术论文5篇(其中4篇El, 1篇SCI)。5年电商从业经验,3年数据挖掘实战经验。专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习的研究。
  • 吴昊天北理工数据学院 CDA Level 2大数据分析师考试组长
  • 吴昊天

    北理工数据学院 CDA Level 2大数据分析师考试组长 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。

线上教学

  • 在线学习解决方案

    使用先进强大的在线教育系统,您可根据自身时间自由学习,享有视频回放、在线作业、在线考试等一体化优质学习体验。 21周从零成长计划,平均每周学习及项目作业时间为10+小时,阶段性提升,步步为营。 全程专业的讲师答疑及教学辅导,更贴近每个学生的个性化学习需求
  • 适用人群

    对Python、机器学习、深度学习、人工智能感兴趣的各界人士。

course features

课程特色

CDA数据分析师人才教育品牌联合海内外讲师团队共同打造AI在线学习解决方案。旨在培养AI时代“十字型”技术。

  • 垂直专业深度
  • 从人工智能的数学基础、数据库基础、python,到机器学习、复杂网络、Tensorflow、深度学习等16大模块垂直深入,扎实专业技能功底。
  • 纵向创新力度
  • 突破传统思维的局限和传统数据分析的方法,加入目前较前沿的人工智能相关技术以及企业级大型项目案例,实战较持平的成功应用,创新落地。
  • 横向知识宽度
  • 加入行业跨界知识与多领域的应用场景模块,如“对抗生成网络、智能问答系统、文本分析、图像识别”等,引入人工智能应用的多场景多案例。
  • 课程服务体验
  • 在线碎片化学习,加入在线练习功能和课后作业指导服务,为每一位立志于在人工智能领域有所建树的学员提供、贴心的在线学习解决方案。

Eugenics Program

优益生计划

  • 我们为支持热爱学习的困难生,并激发他们的学习动力,面向在读学生群体(硕士及以下学位)推出“优生公益计划”。

  • 该计划具有 10个0元席位,只要您热爱学习并满足条件皆可申请,我们会通过相应的测试进行席位筛选。 被录取的优益生在学习过程中必须完成每个阶段的学习并通过考试,才能继续学习下一个阶段。若某阶段未考过会进行一次补考, 补考不过将取消优益生资格。

  • 在线申请优益生
新闻详情

深圳人工智能Python培训班一般多少钱

来源:深圳CDA数据分析师培训学校时间:2020/6/4 10:13:52 浏览量:278

medium上一位博主也指出了这个问题,并提出了将机器学习模型投入生产的4个常见陷阱。

不要重新造轮子

大家对这句话早已耳熟能详,却并没有什么改进,我们可以看到过太多因为拒绝使用已有的解决方案而失败的案例。

比如,Amazon Web Services(AWS)和Google

Cloud有着性能强大的机器学习套件和产品,且简单易用,虽然他们不适用于每个案例,但是它们是很好的一个入门平台,特别是当公司员工没有丰富的机器学习经验的时候。


使用Google Vision API进行情感检测,图片来自TheNextWeb

上面就是可以利用Google Cloud的Vision

API提取信息的一个示例。假设有顾客对产品的反映的图片或者视频的数据,并且想根据他们的面部表情来了解他们对产品的态度。那么就可以简单地将图片或者视频作为数据提交给Google

Vision进行处理,从而得到每张脸所呈现的大致情绪。

通常,AWS和Google Cloud上的产品的性价比就已经不错了。此外,由于平台会处理版本更新,功能添加等问题,因此维护工作也十分简单。

解决方案不是一成不变的

对于较小的项目,这种简单易行的方法可能足矣。但是对于更大的项目而言,要么成本过于昂贵,要么需要更多的自定义功能。

这种项目通常需要定制解决方案。就像之前提到的,有许多项目因为做得太多而失败,同样地,也有许多项目因为做得太少而失败。我们需要保持“增量收益”的心态,即在不牺牲长期目标的前提下从我的产品中尽可能多地提取短期价值,但有时这种行为会破坏产品设计。

可以通过下述途径来解决这个难题:(1)确保足够了解当前问题以及期望的业务价值(2)进行必要的研究。

对于种途径,如果团队一开始就在技术细节上陷入困境,那么很可能见树不见林。你必须时刻提醒自己“我真正想要完成的是什么?”

第二种途径稍微有点复杂。可以先在谷歌学术上进行研究,梳理一下相关的学术出版物或博客文章,看看别人是如何解决我遇到的问题的。如果没有满意的结果,那么接下来试着找下相似的问题(可能是不同领域),直到找到一个不错的线索。届时,再寻找现成的解决方案,看看它们能否满足需求。

如果满足的话就实施该方案。如果不能,就需要构建更多的自定义项。

没有适当地确定风险

在开发出一个很棒的解决方案之后,很多时候我们忘了这些模型固有的风险。当人们说“我们并不真正理解模型是如何工作的”,某种程度上来说确实如此。可解释的AI是一个发展的领域,致力于确切地回答这类问题:“为什么这个模型是这样运行的?”

但是当我们能够确切解释模型是怎样运行这个问题之前,我们不得不采取一些必要的预防措施。

了解模型之间的特征和相关性

通常,我们不希望我们的模型基于种族、性别、收入水平等因素进行决策,所以我们不将它们作为输入。这样就万事大吉了吧?不一定。我们必须确保这些因素不会渗入到我们正在使用的其他特征中。例如,邮政编码是一个很强的人口统计指标,据此可以推断其所在区域。因此,在每个项目开始之前,我们必须花大力气来探索数据。

是否允许模型在生产中不断发展?

当我向一些人提到“机器学习”时,他们通常认为那就是说模型会随着人机交互而实时变动。虽然有些模型做到了这一点(改天撰文详谈),但是也有很多模型并没有做到,而且理由很充分。即使缺少必要的检查和监控,在输入数据急剧变化的情况下,模型也不会失控。

但事实并非如此。假设你有一个根据市场趋势动态更新的股票交易模型。在正常的市场中,它的效果很好,但是如果发生了某些不可预测的事(通常会在糟糕的时候发生),模型可能会为了适应新环境而过度补偿,从而完全放弃了原先训练的策略。

打算多久重新训练或更新一次模型?

这个问题并没有标准答案。它完全取决于你的问题和建模技术,但是尽早弄清这一点还是很重要的。你应该有一个标准的更新方法和策略,原因很简单:你怎么知道你的模型是在提升还是在下滑?

假设我有一个75%准确率的模型投入了生产。我怎么确定准确率是75%呢?通常,我会使用部分历史数据作为验证集(通常是20%)进行验证。

现在假设我一个月后更新了模型,发现我的准确率居然达到了85%(多棒,快夸夸我)!于是我很开心地将更新推送到了平台上。但是,我突然发现结果大幅度下降了,我的客户也不停地抱怨。到底啥情况?

原因很简单:如果我没有保存我的验证集(用来测试准确率的原始数据),那么我就不是拿苹果和苹果进行对比了。我不能确定更新后的模型性能是否比初始模型要好,这就会引起很多麻烦。

刚开始时并不需要用到机器学习

尽管这么说有点伤人,但是这很可能是你阅读本文后的大收获。尽管机器学习被认为是当今计算机科学酷的领域之一,但人们往往会忽略这样一个事实:它只是皮带上的工具,并不是皮带本身。

你不会用手提钻来钉钉子,所以当你能用基本的Python脚本完成任务时,不要使用机器学习。能够使用技术对我们来说诱惑力太大了,我也深知这一点,但是如果没有必要的专业知识,你可能会造成不必要的失败。

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