广州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

广州有名的人工智能培训学校

来源:广州CDA数据分析师培训学校时间:2021/5/17 14:38:24 浏览量:133

广州有名的人工智能培训学校?随着人工智能时代的到来,嵌入式、人工智能(AI)、物联网(IoT)、5G等新技术不断融合创新,推动新一代智能设备的井喷式发展。

CDA(Certified Data Analyst),亦称“CDA数据分析师”,指在互联网、零售、金融、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命,明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责,旨在加强范围内化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续发展。

“CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVELⅢ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。

广州有名的人工智能培训学校

未来嵌入式人工智能发展八大新趋势

嵌入式人工智能于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力

嵌入式人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素,是嵌入式人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加,尤其是改善对终端消费者服务。当然嵌入式人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中,以自然语言处理(NLP)应用市场占嵌入式人工智能市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长,还有:汽车信息通讯娱乐系统、嵌入式人工智能机器人及支持嵌入式人工智能的智能手机等领域。

嵌入式人工智能导入医疗保健行业维持高长

由于医疗保健行业大量使用大数据及嵌入式人工智能,进而改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外嵌入式人工智能还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。嵌入式人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长,预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。

嵌入式人工智能取代屏幕成为新UI / UX接口

过去从PC到手机时代以来,用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(Smart Speaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境,加速在不需要屏幕的情况下,人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着嵌入式人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观,也变得较易操控,未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。嵌入式人工智能除了在企业后端扮演重要角色外,在技术接口也可承担更复杂角色。例如:使用视觉图形的自动驾驶车,透过人工神经网络以实现实时翻译,也就是说,嵌入式人工智能让接口变得更为简单且更有智能,也因此设定了未来互动的高标准模式。

未来手机芯片一定内建嵌入式人工智能运算核心

现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快,若要进行大量的图像运算仍嫌不足,所以未来的手机芯片一定会内建嵌入式人工智能运算核心。正如,苹果将3D感测技术带入iPhone之后,Android阵营智能手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

嵌入式人工智能芯片关键在于成功整合软硬件

嵌入式人工智能芯片的核心是半导体及算法。嵌入式人工智能硬件主要是要求更快指令周期与低功耗,包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片,且须与深度学习算法相结合,而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快,而在功率效能方面FPGA比GPU好,所以嵌入式人工智能硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。例如,苹果的Face ID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能,整合高达8个组件进行分析,分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据,包含:指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部,所以不易被窃取。

嵌入式人工智能自主学习是目标

嵌入式人工智能“大脑”变聪明是分阶段进行,从机器学习进化到深度学习,再进化至自主学习。目前,仍处于机器学习及深度学习的阶段,若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先,是为自主机器打造一个嵌入式人工智能平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境,必须符合物理法则,碰撞,压力,效果都要与现实世界一样;然后再将嵌入式人工智能的“大脑”放到自主机器的框架中;建立虚拟世界入口(VR)。目前,NVIDIA推出自主机器处理器Xavier,就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来

未来,还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器,但是CPU是通用于各种设备,什么场景都可以适用。所以,的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如,NVIDIA推出CUDA计算架构,将专用功能ASIC与通用编程模型相结合,使开发人员实现多种算法。

AR成为嵌入式人工智能的眼睛,两者是互补、不可或缺

未来的嵌入式人工智能需要AR,未来的AR也需要嵌入式人工智能,可以将AR比喻成嵌入式人工智能的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界,本身就是虚拟现实。还有,如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练,还需要更多其它的技术。展望未来,随着嵌入式人工智能、物联网、VR/AR、5G等技术成熟,将带动新一波半导体产业的30年荣景,包括:内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片,各种新产品应用芯片需求不断增加,以中国在半导体的庞大市场优势将会在扮演关键的角色。

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