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    北大青鳥人工智能+python課程

    責任編輯:周萌萌 來源:北大青鳥IT學院
    為什么學人工智能,比起智能我們更缺人工

    國務院出臺政策大力推動AI發展
    保守估計,2030年的中國將成為世界主要人工智能創新中心。
    AI相關產業規模達100000億元,你能想象嗎?
    現今中國人工智能領域的投融資占全球的60%,是規模最大的國家;
    中國人工智能市場增長迅速,2017年其市場規模達237億元,同比增長67%。
    資料內容:部分來自國務院下發《新一代人工智能發展規劃的通知》

    人工智能人才需求
    統計數據表明,截止2018年年中,
    AI從業人員50000人,而行業需求量已經突破1000000人,
    而AI對人才的需求仍然與日俱增。
    中國人工智能企業數量達數千家,位列全球第二,北京是全球人工智能企業最集中的城市。
    資料內容;部分來自國務院下發《新一代人工智能發展規劃的通知》

    人工智能崗位薪資
    人工智能,古老而又嶄新的行業,邁進高薪近在咫尺。
    人工智能高科技人才全球緊缺,需求旺盛。技術類工程師平均月薪2.58萬,而50%的人工智能人才月薪可達3萬以上。

    人工智能適合人群:
    大學生:就業需求迫在眉睫,對未來充滿期待和不確定,該入哪一行、選擇什么職業?
    選擇北大青鳥人工智能課程:通過大量的真實項目訓練,提升動手能力,增加項目實戰經驗。課上課下全天候訓練,鍛煉實戰開發項目的能力。鞏固學過的數學知識,理解算法原理,增加項目動手經驗的同時,為更高層次的算法解決方案打好基礎。

    職場人士(數據分析):已經擁有了數據分析抓取方面工作經驗的白領,技能發展遇到瓶頸,如何突破職業天花板?
    選擇北大青鳥人工智能課程:充分利用已有數據方面的經驗技能,對AI算法的推導過程原理進行深度補充,在數據挖掘分析基礎上進一步提升,從數據引入深度學習知識,在數據基礎上進入AI的學習,將數據分析挖掘的知識充分靈活運用,運用算法解決實際問題。

    IT從業者:Javaer、PHPer、前端er...具備了豐富的項目開發經驗,職業發展進入平臺期,如何邁進科技前沿行業?
    選擇北大青鳥人工智能課程:直接跳過編程基礎,通過項目之間橫向和縱向的對比,迅速進入AI項目的開發,在開發過程中理解AI項目的開發過程及技能,理解深度學習開發AI項目,大大增加在算法開發方面的能力。

    人工智能從業者職業規劃
    人工智能到底干什么?人工智能崗位都有哪些?
    一:AI算法工程師
    1、深度學習算法研究、實現和優化,負責特定需求的深度學習算法解決方案。
    2、跟進業界人工智能的研究成果,開發并提升相應的算法任務。

    二:圖像識別工程師
    1、根據公司產品和業務需求,進行相關圖像算法的研究和開發。
    2、負責相關算法的核心代碼實現或移植。

    三:自然語言處理工程師
    1、根據公司產品和業務需求,進行相關NLP算法的研究和開發。
    2、負責NLP問題的研究,完成知識抽取、實體匹配、語義消歧、關系抽取等應用的研發。

    四:語音識別工程師
    1、參與公司核心語音識別算法的設計和研究及其工程實現。
    2、負責跟進行業前沿技術發展趨勢,不斷優化當前神經網絡模型

    五:數據挖掘工程師
    1、對產品與用戶數據進行爬取和分析,發現數據背后的特征規律;
    2、完成產品、市場等部門提出的各類數據挖掘需求、完成機器學習與數據挖掘項目。

    六:數據分析工程師
    1、負責數據分析工作,挖掘數據分析需求,制定并實施分析方案,進行項目數據分析、模型建構和數據處理。
    2、結合分析結果,設計業務指標體系及數據產品并驅動相關業務的發展。


    北大青鳥人工智能課程體系:
    1. 人工智能初級:人工智能技術和應用場景的全面解析,系統化介紹人工智能技術鏈條
    通過實例對人工智能的開發語言載體Python進行深入理解并掌握Python語法規則,變量和數據類型,程序結構控制,Python的數據結構,Python中的OOP,了解-神經網絡的訓練方法和流程,學習主流機器學習、深度學習框架環境的搭建,TensorFlow、Keras、Caffe等。
    人工智能中級:本模塊重點在于算法的開發實現方面,學習人工智能中的識別技術
    通過數字識別和人臉識別、自然語言處理等這些應用極為廣泛的項目開發,深入介紹深度學習的概念,激活函數以及神經網絡基礎,對CNN、RNN進行原理方法和原理學習,卷積層和池化層,圖像特征提取與識別,經典LeNet模型,LSTM,Encoder-Decoder Model等,同時引入自然語言處理方面的內容,包括分詞、題干提取建模等,為不同方向的技術學習構建完整的技能知識圖譜。
    人工智能高級:從本階段開始,我們的學習重點轉向高級的模型優化算法上
    在項目開發實現的基礎上進行調優處理,通過學習過程的優化、數據預處理方法、超參數、學習率優化、Batch-Normalization等方法,實現開發算法的優化,完善提升神經網絡的效率和質量,進一步理解算法實現與設計,實現開發工程師提升到算法專家之路。


    2.  數據分析初級:使用Python處理工作場景中的簡單數據分析
    基于CDBD(中國歷代人物傳記資料庫)數據集開發課程案例,介紹數據分析的基本流程和方法,涉及的數據建模方法主要是聚類和決策樹,學完之后能夠使用Python處理工作場景中的簡單數據分析。
    數據分析中級:成為具有一定分析思維的數據分析師
    基于真實企業數據庫開發案例,重點介紹K-近鄰、凝聚與分裂(層次聚類算法)、線性回歸、樸素貝葉斯等數據建模方法,最終成為具有一定分析思維的數據分析師,滿足就業需求。
    數據分析高級:成長為一名高級數據分析師,并獲得算法工程師的相關技能
    基于前兩個階段學員學習數據開發的在線學習數據分析案例,通過完全貼近真實情境的數據分析工作,學會處理各種數據分析中的復雜問題,所使用的建模方法有支持向量機、DBSCAN、邏輯回歸和反向傳播神經網絡,最終成長為一名高級數據分析師,并獲得算法工程師的相關技能,能做出直接跟系統交互的儀表盤。

    3.  Python初級:數據可視化
    在大量數據的情況下,如何讓數據能夠更直觀,更高效的輸出有用的信息就需要借助于數據可視化技術。通過項目實戰完全掌握Matplotlib實現簡單直觀的數據可視化、Echarts實現更豐富的交互需求,在此基礎上認識更多的數據可視化庫并靈活運用。
    Python中級:數據抓取與采集
    互聯網上存在著海量的數據信息,通過爬蟲可以快速高效的獲取這些數據。Scrapy爬蟲框架是當前非常流行的一款爬蟲框架。Scrapy使用Python作為開發語言,并且提供了非常豐富擴展功能,數量掌握Scrapy爬蟲框架的使用能夠實現高效獲取互聯網數據的目標。
    Python高級:數據清洗與挖掘
    本階段主要完成數據處理方面的學習,利用Python實現數據清洗與存儲相關技能。數據被正式應用于AI核心算法前,需要經過遷移、清洗、分片等多種轉換處理,利用Python的numpy、pandas模塊有效處理源數據中的空缺值、噪聲數據、不一致數據、重復數據等。數據來源、存儲環境是多樣的,分別來自于JSON、CSV文件,MySQL、Redis、MongoDB數據庫,HDFS文件系統等等。利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模塊很好地解決了數據存儲問題。

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    職教規劃指導

    周老師

    周老師

    從事職業教育指導規劃十年有余,致力于幫助廣大學子找到更適合自己的升學指導規劃

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