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课程来源:郑州国富如荷教育
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人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学等。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,如果您感兴趣就来国富如荷教育,郑州国富人工智能工程师培训班,专为想转行从事人工智能行业又没有基础的等人群开设,想了解跟多课程详情请往下看。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
零基础学员或是想转行的人群
周一到周五8-17点
视频课+面授
垂直专业深度、纵向创新力度、横向知识宽度、课程服务体验
从0学习人工智能知识
授课章节 | 授课内容 |
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第一章 | 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 |
第二章 | 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 |
第三章 | 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 |
第四章 | 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 |
第五章 | 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 |
第六章 | 人工智能之机器学习基础篇(约10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 8.逻辑回归算法原理与Scikit-Learn实现 9.贝叶斯算法原理与Scikit-Learn实现 10.案例:泰坦尼克号生存预测 |
第七章 | 人工智能之机器学习进阶篇(约20小时) 1.KNN最近邻元素分类器 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 6.集成算法入门 7.集成算法的Scikit-Learn实现 8.感知机模型基本原理 9.支持向量机基本原理与Scikit-Learn实现 10.XgBoost 11.案例:上市公司股价预测 12.案例:客户风险评级 13.大型案例:上市公司营收状况预测 |
第八章 | 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:郑州市快速轨道交通的有效性 7.案例:社交网络数据分析 |
第九章 | 深度学习框架Tensorflow(约7小时) 1.开发环境搭建 2.Tensorflow基本数据结构 3.TensorFlow实现代码结构和开发步骤——回归问题 4.TensorFlow深度学习基础--神经网络——分类问题 5.手写数字识别的突破---卷积神经网络Tensorflow实现 |
第十章 | 人工智能之深度学习基础篇(约15小时) 1.AI概述和Tensorflow基础 2.神经网络结构 3.卷积神经网络 4.RNN和LSTM 收 起获取详细课程大纲 |
第十一章 | 人工智能之深度学习进阶篇(约15小时) 1.神经网络算法基础(1) 2.神经网络算法基础(2) 3.迁移学习和强化学习 4.自然语言处理(NLP) |
第十二章 | 识文断字:人工智能实战之文本分析(约6小时) 1.文本分析简介 2.文本数据预处理 3.文本分析应用与Python语言实作 |
第十三章 | 火眼金睛:人工智能实战之图像识别(约6小时) 1.深度学习与图像识别及经典数据集 2.图像识别的突破--卷积神经网络简介 3.使用卷积神经网络对经典数据集cifar进行分类识别 4.使用自己的数据集训练卷积神经网络 |
第十四章 | 耳听八方:人工智能实战之语音识别(约5小时) 1.语音识别介绍 2.语音技术分析 3.本地语音识别 4.网络语音识别 |
第十五章 | 运筹帷幄:人工智能实战之对抗生成网络(约5小时) 11.GAN简介 2.GAN原型详解 3.DCGAN 4.DiscoGAN 5.半监督学习 6.知识汇总与作业 |
第十六章 | 冰雪聪明:人工智能实战之智能问答系统(约5小时) 1.从与机器的沟通方式开始 2.对话:问题的理解与答案的生成 3.词典:关键词检索 4.专家:指定领域的问答助手 5.百科全书:开放式的问答系统 |
1. 提高效率:AI系统可以自动执行许多任务,从而提高生产力和效率,减少人力成本。
2. 处理大量数据:AI技术可以快速处理和分析大量数据,帮助我们从中发现有价值的信息和模式。
3. 无人值守操作:AI系统可以在无人值守的情况下持续工作,例如,在危险环境中执行任务或在非工作时间提供服务。
4. 减少人为错误:AI系统不受人类情绪和疲劳的影响,可以减少人为错误,提高准确性和可靠性。
5. 个性化服务:AI技术可以根据用户的需求和行为提供个性化的推荐和服务,提高用户满意度。
6. 创新和发现:AI技术可以帮助我们发现新的知识和创新,例如,在科学研究、药物开发和创意产业等领域。
7. 辅助决策:AI系统可以分析复杂的数据和情景,为我们提供有价值的见解和建议,帮助我们做出更好的决策。
8. 普及教育和医疗资源:AI技术可以让更多人获得高质量的教育和医疗资源,提高全球的福祉水平。
9. 无障碍服务:AI技术可以帮助残疾人士更好地融入社会,例如,通过语音识别和自动驾驶等技术提供无障碍服务。
10. 环境保护:AI技术可以帮助我们更好地监测和管理环境资源,例如,通过智能能源管理系统减少能源消耗,或通过遥感技术监测森林砍伐等活动。
总之,人工智能为我们的生活和工作带来了诸多便利和机遇,但我们也需要关注其潜在的风险和挑战,确保AI技术可持续、安全和公平地为人类服务。
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