打造真AI实在战真英豪
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为什么学人工智能
比起智能咱们更缺人工
  • 工业开展

  • 岗位需求

  • 岗位薪资

  • 国务院出台方针大力推进AI开展
    保存估量,2030年的我国将成为世界首要人工智能立异中心。
    AI相关工业规划达,你能幻想吗?
    如今我国人工智能范畴的投融资占全球的,是规划最大的国家;
    我国人工智能商场添加敏捷,2017年其商场规划达,同比添加
    材料内容:部分来自国务院下发《新一代人工智能开展规划的告诉》
  • 人工智能人才需求
    统计数据标明,截止2018年年中,
    AI从业人员50000人,而作业需求量现已打破人,
    而AI对人才的需求依然日积月累。
    我国人工智能企业数量达数千家,位列,北京是全球人工智能企业最会集的城市。
    材料内容;部分来自国务院下发《新一代人工智能开展规划的告诉》
  • 人工智能岗位薪资
    人工智能,陈旧而又簇新的作业,跨进高薪近在咫尺。
    人工智能高科技人才全球紧缺,需求旺盛。技能类工程师均匀月薪2.58万,而50%的人工智能人才月薪可达3万以上。
什么样的人合适学
假如你有着如下的困扰,处理问题的时分到了
合适人群需求处理的问题课工场供给的处理计划
大学生
作业需求火烧眉毛,对未来充溢等待和不确定,该入哪一行、挑选什么作业?经过很多的实在项目练习,提高着手才能,添加项目实战经历。课上课下全天候练习,练习实战开发项目的才能。稳固学过的数学常识,了解算法原理,添加项目着手经历的一起,为更高层次的算法处理计划打好根底。
职场人士(数据剖析)
现已具有了数据剖析抓取方面作业经历的白领,技能开展遇到瓶颈,怎么打破作业天花板?充沛运用已有数据方面的经历技能,对AI算法的推导进程原理进行深度弥补,在数据发掘剖析根底上进一步提高,从数据引进深度学习常识,在数据根底上进入AI的学习,将数据剖析发掘的常识充沛灵活运用,运用算法处理实践问题。
IT从业者
Javaer、PHPer、前端er...具有了丰厚的项目开发经历,作业开展进入渠道期,怎么跨进科技前沿作业?直接越过编程根底,经过项目之间横向和纵向的比照,敏捷进入AI项目的开发,在开发进程中了解AI项目的开发进程及技能,了解深度学习开发AI项目,大大添加在算法开发方面的才能。
人工智能从业者作业规划
人工智能究竟干什么?人工智能岗位都有哪些?
  • AI算法工程师
    1、深度学习算法研讨、完结和优化,担任特定需求的深度学习算法处理计划。
    2、跟进业界人工智能的研讨成果,开发并提高相应的算法使命。
      1
  • 图画辨认工程师
    1、依据公司产品和事务需求,进行相关图画算法的研讨和开发。
    2、担任相关算法的中心代码完结或移植。
      2
  • 自然言语处理工程师
    1、依据公司产品和事务需求,进行相关NLP算法的研讨和开发。
    2、担任NLP问题的研讨,完结常识抽取、实体匹配、语义消歧、联络抽取等运用的研制。
      3
  • 语音辨认工程师
    1、参加公司中心语音辨认算法的规划和研讨及其工程完结。
    2、担任跟进作业前沿技能开展趋势,不断优化当时神经网络模型;
      4
  • 数据发掘工程师
    1、对产品与用户数据进行爬取和剖析,发现数据背面的特征规矩;
    2、完结产品、商场等部分提出的各类数据发掘需求、完结机器学习与数据发掘项目。
      5
  • 数据剖析工程师
    1、担任数据剖析作业,发掘数据剖析需求,拟定并施行剖析计划,进行项目数据剖析、模型建构和数据处理。
    2、结合剖析成果,规划事务指标系统及数据产品并驱动相关事务的开展。
      6
科学有用的课程系统
成系统培育,契协作业开展趋势
  • 人工智能

  • 数据剖析

  • Python

  • 人工智能技能和运用场景的全面解析,系统化介绍人工智能技能链条
    经过实例对人工智能的开发言语载体Python进行深化了解并把握Python语法规矩,变量和数据类型,程序结构操控,Python的数据结构,Python中的OOP,了解-神经网络的练习办法和流程,学习干流机器学习、深度学习结构环境的建立,TensorFlow、Keras、Caffe等。
    本模块要点在于算法的开发完结方面,学习人工智能中的辨认技能
    经过数字辨认和人脸辨认、自然言语处理等这些运用极为广泛的项目开发,深化介绍深度学习的概念,激活函数以及神经网络根底,对CNN、RNN进行原理办法和原理学习,卷积层和池化层,图画特征提取与辨认,经典LeNet模型,LSTM,Encoder-Decoder Model等,一起引进自然言语处理方面的内容,包含分词、题干提取建模等,为不同方向的技能学习构建完好的技能常识图谱。
    从本阶段开端,咱们的学习要点转向高档的模型优化算法上
    在项目开发完结的根底上进行调优处理,经过学习进程的优化、数据预处理办法、超参数、学习率优化、Batch-Normalization等办法,完结开发算法的优化,完善提高神经网络的功率和质量,进一步了解算法完结与规划,完结开发工程师提高到算法专家之路。
  • 运用Python处理作业场景中的简略数据剖析
    根据CDBD(我国历代人物传记材料库)数据集开发课程事例,介绍数据剖析的根本流程和办法,触及的数据建模办法首要是聚类和决策树,学完之后能够运用Python处理作业场景中的简略数据剖析。
    成为具有必定剖析思想的数据剖析师
    根据实在企业数据库开发事例,要点介绍K-近邻、凝集与割裂(层次聚类算法)、线性回归、朴素贝叶斯等数据建模办法,终究成为具有必定剖析思想的数据剖析师,满意作业需求。
    生长为一名高档数据剖析师,并取得算法工程师的相关技能
    根据前两个阶段学员学习数据开发的在线学习数据剖析事例,经过彻底靠近实在情境的数据剖析作业,学会处理各种数据剖析中的杂乱问题,所运用的建模办法有支撑向量机、DBSCAN、逻辑回归和反向传达神经网络,终究生长为一名高档数据剖析师,并取得算法工程师的相关技能,能做出直接跟系统交互的仪表盘。
  • 数据可视化
    在很多数据的状况下,怎么让数据能够更直观,更高效的输出有用的信息就需求借助于数据可视化技能。经过项目实战彻底把握Matplotlib完结简略直观的数据可视化、Echarts完结更丰厚的交互需求,在此根底上知道更多的数据可视化库并灵活运用。
    数据抓取与搜集
    互联网上存在着海量的数据信息,经过爬虫能够快速高效的获取这些数据。Scrapy爬虫结构是当时十分盛行的一款爬虫结构。Scrapy运用Python作为开发言语,而且供给了十分丰厚扩展功用,数量把握Scrapy爬虫结构的运用能够完结高效获取互联网数据的方针。
    数据清洗与发掘
    本阶段首要完结数据处理方面的学习,运用Python完结数据清洗与存储相关技能。数据被正式运用于AI中心算法前,需求经过搬迁、清洗、分片等多种转化处理,运用Python的numpy、pandas模块有用处理源数据中的空缺值、噪声数据、不一致数据、重复数据等。数据来历、存储环境是多样的,别离来自于JSON、CSV文件,MySQL、Redis、MongoDB数据库,HDFS文件系统等等。运用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模块很好地处理了数据存储问题。
高精尖的运用项目系统
结合互联网运用场景,培育学员遇到问题->剖析问题->处理问题的实践才能
事务级处理计划+系统级处理计划
  • 车牌号码辨认
    车牌辨认技能要求能够将运动中的轿车车牌从杂乱布景中提取并辨认出来,该项技能在车辆办理、电子收费等系统中广泛运用,图画辨认是AI最广泛的运用之一。
  • 身份证辨认
    身份证辨认运用于线上线下银行、交通出行查验等作业,是指运用图画辨认技能对身份证信息主动提取,并对身份证信息按要素格局化输出信息。
  • 人脸辨认验证
    人脸辨认技能的开展让“刷脸”变成实际,例如门禁刷脸系统、IPhoneX刷脸解锁、手机银行付出等等。人脸验证首要经过人脸辨认定位、人脸特点辨认、特征提取等等技能,保证其准确率和安全性。
  • 客服机器人
    选用自然言语处理技能,智能客服机器人的运用有着显着的优势。特别是为企业大大提高了服务功率,搜集用户诉求和行为数据,为企业改善产品供给了有力支撑。
  • 引荐系统
    运用引荐算法剖析用户的一些行为,经过一些数学算法,推测出用户或许喜爱的东西。例如音频引荐、文本引荐广泛运用于各种网站中。
  • 街景辨认
    街景辨认望文生义指城市的交通路途、大街空间的存在物的辨认,例如大街两旁商铺辨认。该运用广泛用于地图导航、主动驾驶等技能中。对拍摄到的图画进行分化辨认,定位有用标识并进行辨认。场景辨认的技能要害点在于怎么在纷繁杂乱的布景环境中顺畅的拆分出有用标识。
  • 京东出售数据剖析
    运用Python对京东出售数据集进行探求和剖析,并介绍怎么运用Jupyter notebook制造数据剖析陈述。
  • 宋朝官员特征描绘
    对宋朝官员政治联络记载和亲属联络记载两个数据集进行探求和剖析,运用k-means算法对官员进行聚类,取得不同于传统点评办法的对官员特征的描绘,看看他们在前史的舞台中扮演了怎样的人物。
  • 招聘信息爬取
    为了剖析企业的人才需求,从智联招聘,出息无忧,拉勾网,boss直聘,猎聘,中华英才网6加招聘网站按要害词爬取招聘信息,并完结运用爬取要害词和网站URL相结合的去重办法完结增量爬取等功用,最终将一切爬取的数据以csv格局保存。
  • 招聘信息数据可视化
    数据可视化别离运用Matplotlib和PyEcharts数据可视化库,将从各招聘网站爬取的招聘信息,运用条形图、柱状图等手法,多维度的展现企业对人才的需求状况。
更多项目
为什么挑选课工场
真AI、真作业、真服务
  • 真知灼见+真材实料=真AI
    ,精准定位岗位需求,紧密结合企业级需求,含金量极高的项目系统和精准的课程系统。真项目真AI!
  • 精心调研+专注规划=真作业
    ,自适应引导学习,项目练习挑选经过百家企业审阅,契合企业才能需求,作业方针清晰。
  • 诚信规划+用心施行=真服务
    与北京大学联手,重磅打造
    北京大学教授辅导课程规划;

    线上作业大咖授课+线下教练服务;
尖端专家团队打造的AI课程
课工场联合北京大学
  • 课工场创始人   北京大学教育学博士
    课工场创始人,北京大学教育学博士,北京大学软件学院特约讲师,北京大学学习科学实验室特约参谋。作为北大青鸟Aptech联合创始人,历任学术总监,研讨院院长,公司副总裁等中心岗位,具有20多年IT作业教育产品办理和企业办理的经历。于2015年兴办课工场,兼任总经理,旨在为大学生供给更牢靠的IT作业教育及服务。
    肖睿
  • 北京大学教育学院副院长   博士生导师
    北京大学教育学院副院长,博士生导师。2007年于香港中文大学获取哲学博士(教育学)学位,任香港中文大学教育学院客座副教授、我国教育技能协会教育游戏专业委员会理事长、全国核算机辅佐教育(CBE)学会副理事长、我国人工智能学会理事、全球华人探求学习学会常务理事等学术职务。
    尚豪杰
  • 北京大学副教授   德国慕尼黑理工大学博士
    北京大学副教授,德国慕尼黑理工大学博士。具有超越10年的数据发掘、机器学习相关技能的学习经历及作业经历,首要从事数据科学作业,具有数学、核算机、办理等专业布景,曾赴德国慕尼黑工业大学协作多媒体技能项目。拿手数据剖析战略拟定与数据发掘,曾与电信、电商、金融、文明、教育等企业协作数据科学相关项目。
    黄文彬
  • 北京大学博士   北京大学副教授
    北京大学博士,北京大学副教授。具有10年以上核算机言语及人工智能大数据方面的教育经历,曾赴斯坦福大学核算机系人工智能实验室从事深度学习方面的协作研讨,任职拜访副教授。李戈教授是世界上最早运用深度神经网络进行核算机程序剖析与生成相关研讨的研讨者之一。结合自然言语剖析技能,对程序言语的神经言语模型的研讨取得了世界抢先的研讨成果。
    李戈
  • 北京大学数学科学博士   北京大学核算机研讨所研讨员
    北京大学数学科学博士,北京大学核算机研讨所研讨员,主导国内顶尖研制造业。15年北美IT作业作业经历,参加过金融、稳妥、医疗、零售等作业的很多大型项目开发和企业数据集成,曾任软件架构师、高档咨询参谋、大数据计划架构师等,担任大数据运用的计划规划。
    Wayne
  • 研讨院副院长   北京师范大学硕士
    研讨院副院长,北京师范大学硕士,从事核算机教育运用研讨和实践11年,曾致力于教育范畴的软件研制、核算机技能运用于教育的作用研讨,并宣布多篇研讨论文。长时刻致力于根据岗位剖析的逆向课程规划办法、教育规划办法、教育技巧、学习心思的研讨,初次在练习作业中提出以学生为中心的教育规划理念。
    李娜
咨询课程
作业不是用来找的,而是用来选的!
  • 协作企业

  • 协作高校

咱们知道,这一次学习对你十分重要!
钱花了,还能够再挣;可是时刻花了,就真的没有了!
路走错了,还能够回来路口再选;时机错过了,就真的没有了!
咱们无法证明自己是最好的,咱们只能做到让自己
咱们不是作业教育,咱们是
未来历于今日的挑选!咱们愿与你并肩前行!
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©2019 课工场 版权一切 京ICP备15057271号 京公网安备11010802017390号
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