垂直專(zhuān)業(yè)深度從人工智能的數學(xué)基礎、數據庫基礎、python,到機器學(xué)習、復雜網(wǎng)絡(luò )Tensorflow、深度學(xué)習等16大模塊垂直深入,扎實(shí)專(zhuān)業(yè)技能功底。
縱向創(chuàng )新力度突破傳統思維的局限和傳統數據分析的方法,加入目前前沿的人工智能相關(guān)技術(shù)以及企業(yè)級大型項目案例,實(shí)戰的成功應用,創(chuàng )新落地。
橫向知識寬度加入行業(yè)跨界知識與多領(lǐng)域的應用場(chǎng)景模塊,如"對抗生成網(wǎng)絡(luò )、智能問(wèn)答系統、文本分析、圖像識別"等,引入人工智能應用的多場(chǎng)景多案例。
課程服務(wù)體驗在線(xiàn)碎片化學(xué)習,加入在線(xiàn)練習功能和課后作業(yè)指導服務(wù),為每一位立志于在人工智能領(lǐng)域有所建樹(shù)的學(xué)員提供完美、貼心的在線(xiàn)學(xué)習解決方案。
| 學(xué)習階段 | 學(xué)習內容 |
| 人工智能之數學(xué)基礎(約6小時(shí)) |
1.微積分 2.線(xiàn)性代數 3.概率論與數理統計 |
| 數據庫基礎——關(guān)系型數據庫(約8小時(shí)) |
1.SQL入門(mén)及安裝 2.數據表及字段操作 3.SQL查詢(xún)、鏈接 4.SQL商業(yè)應用案例 |
| 數據庫基礎——非關(guān)系型數據庫(約5小時(shí)) |
1.MongoDB簡(jiǎn)介 2.MongoDB的常用操作 3.MongoDB的使用 4.Python操作MongoDB |
| 人工智能之Python基礎篇(約5小時(shí)) |
1.Python的安裝與環(huán)境配置 2.Python的基礎與規范 3.Python的基本對象類(lèi)型 4.Python語(yǔ)句 |
| 人工智能之Python進(jìn)階篇(約5小時(shí)) |
1.函數 2.類(lèi)與對象 3.庫與模塊 4.文件 5.錯誤與異常 |
| 人工智能之機器學(xué)習基礎篇(約10小時(shí)) |
1.Python機器學(xué)習算法庫Scikit-Learn入門(mén)介紹 2.Python統計分析基礎 3.SVD分解與主成分分析 4.線(xiàn)性回歸算法實(shí)現 5.嶺回歸、Lasso和彈性網(wǎng) 6.判別分析 7.梯度下降算法原理與Scikit-Learn實(shí)現 8.邏輯回歸算法原理與Scikit-Learn實(shí)現 9.貝葉斯算法原理與Scikit-Learn實(shí)現 10.案例:泰坦尼克號生存預測 |
| 人工智能之機器學(xué)習進(jìn)階篇(約20小時(shí)) |
1.KNN*近鄰元素分類(lèi)器 2.時(shí)間序列模型 3.EM算法 4.聚類(lèi)分析 5.決策樹(shù)模型的基本原理與Scikit-Learn實(shí)現 6.集成算法入門(mén) 7.集成算法的Scikit-Learn實(shí)現 8.感知機模型基本原理 9.支持向量機基本原理與Scikit-Learn實(shí)現 |
- 朝九晚九全程跟班
全面覆蓋同學(xué)晚自習時(shí)間
- 一對一督學(xué)
解決學(xué)員學(xué)習問(wèn)題
- 定期直播串講
攻克重難點(diǎn)知識
- 出勤率和進(jìn)度監督
實(shí)時(shí)統計學(xué)員出勤情況
- 五分鐘內有問(wèn)必答
每個(gè)班2名助教+項目服務(wù)團隊
- 作業(yè)與測試
提升同學(xué)實(shí)時(shí)參與感
學(xué)員入學(xué)即簽訂具備法律效用的協(xié)議,同時(shí)與眾多企業(yè)達成人才供給合作關(guān)系,眾多實(shí)習和就業(yè)合作單位,確保每一名合格學(xué)員都有一個(gè)良好的就業(yè)機會(huì )。
專(zhuān)屬就業(yè)顧問(wèn),全程協(xié)助1對1模擬面試,有效提高入職率,同時(shí)注重學(xué)員職業(yè)素質(zhì)培養,幫助學(xué)員做好職業(yè)生涯規劃與管理。
