CDA数据分析师石家庄校区
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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

石家庄实力靠前的人工智能培训学校

来源:CDA数据分析师石家庄校区时间:2022/7/1 15:36:55 浏览量:342

  石家庄实力靠前的人工智能培训学校,优选CDA数据分析师石家庄校区,学员在学习的过程中,全程企业项目实战贯穿,注重实战能力的培养.学员在培训期间,不仅是学技术,还会组织学员参加项目峰会、各种项目比赛以及就业指导等.

石家庄实力靠前的人工智能培训学校

  首先要搞明白做人工智能到底需要掌握些什么。
  人工智能首先要搞明白智能的实质。我们有智能这个词是认为我们人类与其他动物相比,我们自己觉得我们是智能的。我们同时也希望有一种机器也具有我们人类类似的智能,所以我们称之为人工智能。
  对我们人类的智能来说,我们具有如下的能力:
  语言的交流能力。
  我们能够学习某种语言,对这种语言进行识别和理解,识别和理解完成以后能够应答。
  目标识别的能力。
  我们人类有触觉,听觉,视觉等对目标感知的能力。我们希望人工智能机器,能够通过触摸来判别是什么东西,我们希望人工智能,通过听能够识别声音,我们希望人工智能通过摄像头能够分辨是什么物体或者标记。
  学习能力。
  我们人类较伟大的能力就是能够学习的能力,因此我们希望人工智能也要具有这种能力,通过对一些事物的举一反三,可以掌握更多的知识,可以更好的模拟我们人类的思维过程,从而做出一些类似于我们人类的行为和意识判断。
  对于以上三种能力来说,较后面的学习能力是以前面几种能力的基础。
  对机器的学习能力来说,实际上就是一个统计学的问题,通过大量的数据积累,机器可以做出一些归纳性的总结判断,就像我们普通人一样。
  那么具体的人工智能这一,应该学习的东西,首先是计算机和传感技术相关知识,还有与人工智能相关的类型的知识,比如说,
  编程方面的知识,
  数据处理方面的知识,
  数据采集相关的知识,
  对应领域的知识。
  对上述知识的掌握,有助于对对应领域人工智能输入与输出信息的处理和优化,从而可以真实的,或者接近真实的模拟人类的思维和行为能力。
  你比如说现在比较热的一个方向就是自动驾驶。这里面需要懂得知识相当之庞杂,一个是复杂的计算机系统,要求的处理各种问题,并且通过一系列的传感设备反馈到汽车操作当中。短短的,一点点操作,可以说集成了传感技术,计算技术,云技术,以及系统集成技术。
  所以说要学习人工智能,首先要确定一个研究的方向,针对这个方向再掌握一些基础知识,比如说,传感技术原理,计算技术原理,云技术原理,系统集成技术原理以外,对于特定方向还需要有很多的知识。
  在学习的过程中一定要注重理论与实践的相结合,边做边学边纠正,从而积累自己的人工智能知识。
  在人工智能成熟以后,比如说人工智能产品能够非常的模拟人类的思维和行为模式以后,还有一个较大的难点,那就是人类的顿悟。
  所谓人类的顿悟,是人类在某种特定条件下,在知识积累到一定程度的基础上,知识架构发生了从量变到质变的演化。
  其实顿悟对于我们普通人来说也是很难做到的,对于人工智能也许是一种苛求,要求是高了一点,我们并不希望他能够顿悟,因为一旦顿悟,他可能就能够摆脱我们人类的控制。
  但是如果不搞明白顿悟的发生过程和触发点,我们就无法得出结论,说我们的人工智能是安全的。
  因为我们已经赋予了人工智能不断学习的能力,天知道他哪会不会顿悟。

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