北京人工智能培訓學校排名
華南當今人工智能開發(fā)人才需求急速升溫,但當下人工智能開發(fā)人才稀缺,人才的匱乏讓人工智能開發(fā)人員的薪資不斷上漲,人才需求量大,因為缺乏競爭力,人工智能工程師的年薪會更高。北京人工智能培訓學校哪個好?北京大數(shù)據(jù)培訓中心,培養(yǎng)只做真實項目實戰(zhàn)的大數(shù)據(jù)工程師。大數(shù)據(jù)人工智能作為官方中當飯吃的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已逐步從概念走向落地"大數(shù)據(jù)"和"虛擬化"兩大熱[門領域獲得了廣泛關(guān)注和重視。
哪些人適合學習人工智能?
垂直專業(yè)深度從人工智能的數(shù)學基礎、數(shù)據(jù)庫基礎、python,到機器學習、復雜網(wǎng)絡Tensorflow、深度學習等16大模塊垂直深入,扎實專業(yè)技能功底。
縱向創(chuàng)新力度突破傳統(tǒng)思維的局限和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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,實戰(zhàn)的成功應用,創(chuàng)新落地。
橫向知識寬度加入行業(yè)跨界知識與多領域的應用場景模塊,如"對抗生成網(wǎng)絡、智能問答系統(tǒng)、文本分析、圖像識別"等,引入人工智能應用的多場景多案例。
課程服務體驗在線碎片化學習,加入在線練習功能和課后作業(yè)指導服務,為每一位立志于在人工智能領域有所建樹的學員提供完美、貼心的在線學習解決方案。
Python開發(fā)的具體課程內(nèi)容
| 學習階段 | 學習內(nèi)容 |
| 人工智能之數(shù)學基礎(約6小時) |
1.微積分 2.線性代數(shù) 3.概率論與數(shù)理統(tǒng)計 |
| 數(shù)據(jù)庫基礎——關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(約8小時) |
1.SQL入門及安裝 2.數(shù)據(jù)表及字段操作 3.SQL查詢、鏈接 4.SQL商業(yè)應用案例 |
| 數(shù)據(jù)庫基礎——非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(約5小時) |
1.MongoDB簡介 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) |
1.Python的安裝與環(huán)境配置 2.Python的基礎與規(guī)范 3.Python的基本對象類型 4.Python語句 |
| 人工智能之Python進階篇(約5小時) |
1.函數(shù) 2.類與對象 3.庫與模塊 4.文件 5.錯誤與異常 |
| 人工智能之機器學習基礎篇(約10小時) |
1.Python機器學習算法庫Scikit-Learn入門介紹 2.Python統(tǒng)計分析基礎 3.SVD分解與主成分分析 4.線性回歸算法實現(xiàn) 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實現(xiàn) 8.邏輯回歸算法原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 9.貝葉斯算法原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 10.案例:泰坦尼克號生存預測 |
| 人工智能之機器學習進階篇(約20小時) |
1.KNN近鄰元素分類器 2.時間序列模型 3.EM算法 4.聚類分析 5.決策樹模型的基本原理與Scikit-Learn實現(xiàn) 6.集成算法入門 7.集成算法的Scikit-Learn實現(xiàn) 8.感知機模型基本原理 9.支持向量機基本原理與Scikit-Learn實現(xiàn) |
CDA數(shù)據(jù)分析師培訓服務優(yōu)勢
- 朝九晚九全程跟班
全面覆蓋同學晚自習時間
- 一對一督學
解決學員學習問題
- 定期直播串講
攻克重難點知識
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實時統(tǒng)計學員出勤情況
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每個班2名助教+項目服務團隊
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好服務讓你無后顧之憂
01
支持就業(yè)
學員入學即簽訂具備法律效用的協(xié)議,同時與眾多企業(yè)達成人才供給合作關(guān)系,眾多實習和就業(yè)合作單位,確保每一名合格學員都有一個良好的就業(yè)機會。
02
就業(yè)指導
專屬就業(yè)顧問,全程協(xié)助1對1模擬面試,有效提高入職率,同時注重學員職業(yè)素質(zhì)培養(yǎng),幫助學員做好職業(yè)生涯規(guī)劃與管理。
