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Python人工智能+数据分析培训

  • 六维全息课程
    课程体系颠覆升级
  • CREA项目研发模型
    多联合项目
  • 百人讲师天团
    全程面授云集
  • 学员就业均薪过万
    就业薪资持续高稳
重磅升级!聚焦数据+AI,全新课程颠覆升级 技术迭代优势碾压,就业市场强势崛起
  • 专攻数据分析 + 人工智能
  • 机器学习 案例化教学
  • 拓宽课程 深广度
  • 立足企业 刚需研发
  • 面向热点 紧抓痛点
  • 六维课程 亮相
六维全息课程亮相
聚焦重攻!颠覆升级!六维全息课程覆盖职场就业与职后发展!
  • 基础课
    0门槛,0收费 每天一个有趣案例
  • 专业课
    深度学习大前端 具备全栈开发能力
  • 项目课
    真项目,真实战 多联合开发
  • 就业课
    求职稳定发挥 提升职业素养
  • 职后课
    职场持续提升 职位晋升
  • 企业课
    企业授课 热门技能学习
CREA项目研发模型投入使用
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  • 全协作
    千锋全覆盖企业项目开发前端、中台、后台全流程,真实承接上下游需求,协作。
  • 跨平台实施
    项目交叉融合,PC端、移动端、智能终端,各平台功能实现,技能进步看得见!
  • 真场景实操
    还原企业真实开发场景,从项目立项到部署上线全程参与,不落下每一个开发环节。
  • 高标准验收
    超高验收标准,以真实企业需求要求功能实现,确保项目无BUG,流畅运行。
强师天团
云集业内技术,组建行业强师天团。总监级讲师+企业技术官王炸组队颠覆来袭!
  • 李老师触控科技认证首批百人CVP
    曾担任深蓝科技前端负责人,深入钻研cocos引擎,触控科技认证首批百人cVp (移动开发较有价值),深入研究数字货币区块链技术,带领团队研发过9158数字货币交易所,shellWallet区块链移动端开源钱包项目,GGICO云筹平台,数字货币支付体系SDK.等多个区块链项目,担任过九秒教育前端教学总监,现致力于移动前端开发教学与区块链技术。
  • 狄老师原中科院项目负责人
    曾精通Python、JavaEE、Android等开发语言, 2007年进入中科院西安网络中心从事J2EE教育与研发工作,2009年担任陕西省税务局软件开发培训的《软件架构设计》与《Oracle数据库管理》方面的讲师。 曾先后参与基金委基金OA项目管理系统、中科院公文平台、军代表辅助终端系统、空军战略物资智能查询终端等大型项目。
  • 崔老师原国企项目技术负责人
    十年以上软件开发经验,参与河南税务系统、福建移动拨测系统等多款企业应用的研发。 较早将QRCode应用在手机端的人之一,参与设计了彩色二维码。对Python下的智能图像识别有深入的实践。 善于根据学生特点设计课程,引导培养学生动手能力。
  • 骆老师原生命科学研究所工程师
    6年软件开发经验,5年授课经验,先后任职于生命科学研究所、新晨科技股份有限公司、北京云图微动科技有限公司等公司。 精通Java、python、jupyter、算法与数据结构、数据库、机器学习、人工智能算法等内容,先后开发过《央视影音》、《玩图》等项目,对于数据分析、机器学习等有深入研究。
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深圳人工智能工程师培训机构

来源:深圳QFIT培训学校时间:2021/11/20 14:28:57 浏览量:177

「千锋教育」中国IT职业教育良心品牌,成立教研中心,推出贴近企业需求的线下技能培训课程。课程包含HTML5 大前端培训、JavaEE+分布式开发培训、Python人工智能+数据分析培训、全链路UI/UE设计培训、云计算培训、全栈软件测试培训、大数据+人工智能培训、智能物联网+嵌入式培训、Unity游戏开发培训、网络安全培训、区块链培训、影视剪辑包装培训、游戏原画培训、全媒体运营培训。采用全程面授高品质、高体验培养模式,大纲紧跟企业需求,拥有国内一体化教学管理及学员服务,在职业教育发展道路上不断探索前行。 

深圳人工智能工程师培训机构

随着人工智能在近些年的崛起,机器学习、模式识别这两个词也成为了热门词汇,频繁出现在大众眼前。虽然常常听说机器学习与模式识别,但是却很少有人能清楚地区别两者。

概念

1、机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器根据某一事物的海量样本,总结出这一类型事物所具有的普遍规律,总结过程所使用的技能就是我们常说的算法。当足够多的样本使得算法能够总结出一套行之有效的规律后,机器就可以用这些规律对真实世界中的事件做出决策和预测。

2、模式识别

模式识别从十九世纪五十年代兴起,在二十世纪七八十年代风靡一时,是信息科学和人工智能的重要组成部分,主要被应用于图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。模式识别系统过程:特征提取与选择;训练学习;分类识别。例如人类见到一个东西之后,通常就会下意识地给其归类:是动物还是植物,属于哪一门纲目属科,是否可以药用,有果实吗,花朵是否漂亮,是否有毒……这串归类构成了人们对于这种事物的整体认知。这就属于人类对于模式的识别,这种技能对于人们甚至是一些动物来说,是非常简单而且几乎是与生俱来的。

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