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AI工程師

AI工程師

難度系數:

課程系列:Level Ⅱ+


周期: 15周

18800

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AI工程師

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  • WHAT 課程簡介

    《AI工程師》適合零基礎入門到進階AI工程師意向學員。提供3個半月的周末非脫產集訓課程,畢業之后可以推薦相關工作。
    本課程屬于數據科學的高級課程,從深度學習基礎知識、深度學習的常用工具介紹(Tensorflow、Keras、Caffe、PyTorch)、深度學習在各個領域的應用、深度學習高級算法等內容,對Python語言技能有較高的要求。
    課程每期至少3位以上相關領域專家授課,使用實際案例手把手將人工智能技術傳授給學員,使CDA AI工程師課程更符合市場真實要求,更符合市場主流和未來5年的趨勢,幫助學員快速進入AI領域并長期保持較強的市場競爭力。
    最后結合熱門行業電商、金融、電信、醫藥真實案例和業務出發,升華技術應用場景,使所學更符合就業要求, 達到企業用人標準,快速在大數據時代找準工作定位。學員畢業要求能夠帶領團隊協同完成數據分析項目,能夠掌握數據數據分析大多數崗位(AI工程師、自然語言處理工程師、計算機視覺工程師)技能。
  • WHY 學習目標

    熟悉AI工具,包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch
    熟悉深度學習應用
    熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神經網絡模型,并掌握其相關的優化算法
    了解深度學習高級算法,包括卷積神經網絡、循環神經網絡等
    掌握優化算法和高性能計算方法
    掌握NLP自然語言處理一線行業案例
    掌握計算機視覺圖像識別一線行業案例
  • WHO 學習對象和基礎

    在校數學、計算機、統計學、大數據、數據分析相關專業高年級學生
    有5年一般數據分析經驗或1年以上機器學習經驗學員
    零基礎決心進入AI工程師領域學員
    必備理論基礎:線性代數、概率論與信息論、數值計算

01預備知識:圖像識別方法的演進基礎

01-01開發環境配置:Anaconda環境和MXNet
01-02深度學習簡介:起源、特點和發展
01-03計算機視覺概述
01-04數據操作
01-05自動求梯度
01-06圖像識別的演進
01-07線性回歸與線性回歸的實現
01-08線性模型:對數線性二分類、多分類
01-09獨熱和稠密度向量表示
01-10softmax回歸與實現
01-10基于深度學習的圖像識別技術發展

02深度學習基礎知識

01-01線性模型的局限性:異或問題
01-02非線性輸入轉換、核方法、可訓練的映射函數
01-03感知機和多層感知機的實現
01-04模型選擇、欠擬合過擬合問題
01-05權重衰減和丟棄法
01-06實戰案例:房價預測模型
01-07神經網絡基礎
01-08前饋神經網絡、BP神經網絡
01-09神經網絡的訓練
01-10深度學習計算

03卷積神經網絡與深度學習

01-01二維卷積層相關運算
01-02填充和步幅
01-03多輸入通道和多輸出通道
01-04二維最大池化層和平均池化層
01-05卷積神經網絡LeNet模型
01-06深度卷積神經網絡AlexNet
01-07使用重復數據的網絡
01-08網絡中的網絡:NIN塊和NIN模型
01-09合并行連接的網絡
01-10批量歸一化
01-11殘差網絡ResNet模型
01-12稠密度連接網絡DeseNet模型

04循環神經網絡與深度學習

01-01語言模型計算
01-02循環神經網絡
01-03模型語言數據集
01-04循環神經網絡從零開始實現
01-05循環神經網絡的簡介實現
01-06通過時間反向傳播
01-07門控循環單元
01-08長短期記憶
01-09深度循環神經網絡
01-10雙向循環神經網絡

05優化算法與深度學習

01-01優化與深度學習的關系
01-02梯度下降和隨機梯度下降
01-03小批量隨機梯度下降
01-04動量法與實現
01-05AdaGrad算法特點與實現
01-06RMSProp算法
01-07AdaDelta算法
01-08Adma算法

06計算機技術與高性能計算

01-01衡量性能的方法
01-02提高性能性能的各種編程方法
01-03命令式和混合編程
01-04異步計算
01-05自動并行運算
01-06多GPU運算

07AI應用方向之計算機視覺

01-01使用圖像增廣訓練模型
01-02微調:熱狗識別
01-03目標檢測和邊界框
01-04計算機視覺:錨框生成
01-05多尺度目標檢測
01-06目標檢測數據集:皮卡丘
01-07單發多框檢測:SSD
01-08卷積神經網絡系列:R-CNN
01-09語意分割和數據集
01-10全卷積網絡
01-11樣式遷移

08計算機視覺案例:Kaggle圖像識別

01-01案例1:圖像分類
01-02案例2:狗的品種
01-03step1:獲取和整理數據集
01-04step2:圖像增廣
01-05step3:讀取數據集
01-06step4:定義模型
01-07step5:定義訓練函數
01-08step6:訓練模型

09AI應用方向之NLP自然語言處理

01-01詞嵌入和連續詞袋模型
01-02近似訓練:負采樣、層序softmax
01-03word2vec的實現
01-04子詞潛入:fastText
01-05全局向量的詞潛入:GloVe
01-06求近義詞和類比詞
01-07文本情感分類:使用循環神經網絡
01-08文本情感分類:使用卷積神經網絡(textCNN)
01-09編碼器、解碼器
01-10貪婪搜索、全局搜索、束搜索
01-11注意力機制

10NLP自然語言處理案例

01-01案例1:機器人翻譯
01-02step1:讀取和與處理數據集
01-03step2:含注意力機制的編碼器-解碼器
01-04step3:訓練模型
01-05step4:預測不定長的序列
01-06step5:評價翻譯結果
01-07唐詩生成器
01-08step1:定義輸入數據
01-09step2:定義多層LESTM模型
01-10step3:定義損失函數
01-11step4:訓練模型生成文字
01-12step5:更多參數說明
01-13step6:運行自己的數據

來自業界的數據領袖團隊

  • 李御璽

    國立臺灣大學資訊工程博士

    銘傳大學大數據研究中心主任,銘傳大學資訊工程學教授,銘傳大學大數據研究中心主任,中華資料采礦協會理事 其研究領域專注于數據倉庫(Data Warehousing)、數據挖掘(Data Mining)、與文本挖掘。
  • 韓要賓

    杭州沐垚科技有限公司創始人兼COO,CDA數據分析研究院資深講師

    5年電商從業經驗,4年數據挖掘實戰經驗;專注于數據分析與挖掘、機器學習、深度學習,服務客戶包括蘇寧易購、迪卡儂、百草味、浙江師范大學等。
  • 傅老師

    金融數學博士/CDA數據分析研究院金牌講師

    主要從事金融數學,金融數據分析等領域的研究,發表SCI,EI,CSSCI核心期刊論文多篇。在具體行業方面,傅教授先后擔任過咨詢公司、互聯網金融機構、數據管理公司的高級數據分析顧問,先后參與過客戶估值、反欺詐識別、輿情分析等數據分析項目,有著豐富的行業經驗。
  • 吳昊天

    CDA Level 2 大數據分析師考試命題組組長

    曾就職于電子科技大學大數據中心醫療衛生研究所,歷任數據分析師、數據挖掘工程師、大數據架構師等職,多次參與并主導醫保反欺詐領域和智慧診療相關算法設計、執行、優化等相關工作, 擁有豐富的算法研發經驗與多項算法專利。擁有豐富的數據類項目管理經驗。
權威?經管之家CDA LEVEL Ⅲ數據科學家認證證書,行業頂尖人才認證,已獲得IBM大數據大學,中國電信,蘇寧,德勤,獵聘,CDMS等企業的認可。
專業?CDA認證是根據商業數據分析專業崗位設立的一套體系化、科學化、正規化的人才標準。全國統考、專家命題、評分公平、流程嚴格,更具含金量。
權益?持證人享有系列特殊權益。證書皆綁定考生真實身份,可在CDA官網查詢,確保唯一性與防偽性。證書三年審核一次,保證持證人的實力與權益。

認證介紹:
CDA數據分析師認證”是一套專業化,科學化,國際化,系統化的人才考核標準,分為CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、電商、醫療、互聯網、電信等行業大數據及數據分析從業者所需要具備的技能,符合當今全球大數據及數據分析技術潮流,為各界企業、機構提供數據分析人才參照標準。經管之家為中國區CDA數據分析師認證考試唯一主辦機構,于每年6月與12月底在全國范圍舉辦線下數據分析師考試,通過考試者可獲得CDA數據分析師認證證書。
CDA持證人福利
1.可吸納為CDA Institute、中國數據分析師(CDA)俱樂部會員,活動中具有優先報名參與權。
2.可優先獲得CDA內部就業及職業發展推薦。
3.免費參與CDA舉辦的中國數據分析師行業峰會、大數據峰會、研討會等各項活動,Level Ⅱ與Level III持證人享受特權位置。
4.可申請加入CDA數據分析項目組,參與項目合作(提供項目給持證人演練)。
5.CDA Level Ⅰ持證人免費享受Peixun.net會員服務6個月(價值588 RMB),Level Ⅱ與Level III持證人免費享受peixun.net會員服務1年 (價值998 RMB);
6.其他特權皆以各類活動公告為主。
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  • Q:在這門課程中會學習到什么?

    A:本課程結合以人工智能最核心的人工智能與深度學習為出發點,通俗講解AI領域必備經典算法模型,以實戰為導向結合深度學習經典框架進行項目實戰,快速掌握人工智能必備基礎與實戰技巧。
  • Q:如果學不會怎么辦?

    A:首先,我們有一次免費學習的機會,如果還是學不會,授課老師會和學生面談,發現問題所在,并讓老師給出學習建議,查缺補漏,可以再跟著免費學一期。目前咱們還沒有出現過這樣的情況,對于學員來講都是想盡快掌握技術能夠運用到工作中。
  • Q:為什么要學習這門課程?

    A: 我們目前正處于第四次科技浪潮-人工智能。人工智能這個概念很早就被提出,不過受限于計算機處理技術和樣本數據的匱乏,始終停留在科研層面并未廣泛應用于生活。隨著計算機技術的高速發展和數據處理技術的更新,我們所能收集處理的數據也越來越龐大。人工智能技術也可以可以走下高高科學殿堂,來到普通人的身邊。隨著AlphaGo戰勝李世石,人們對人工智能的認識和熱情達到了頂峰,我們相信人工智能將在未來5-10年深刻改變我們的生活。從2013年開始人工智能領域的投資增長了3倍,對于人工智能人才的需求也愈來愈強烈。
  • Q:這門課程有什么先修要求?

    A:這門課需要你最好掌握中級編程知識、中級統計學知識、中級微積分和線性代數知識。如果你不具備,可以先加入《CDA數據分析師周末集訓》課程,一站式打好基礎。

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