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數字化人才認證

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AI 人工智能集訓營

AI 人工智能集訓營

難度系數:

課程系列:AI 人工智能集訓營

課程信息:
  • WHAT 課程簡介

    AI 人工智能集訓營:本課程適合零基礎入門到進階AI工程師意向學員。
    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。
    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

1微積分

1-1人工智能發展前景
1-2微積分介紹

2線性代數

2-1現實世界的想象
2-2空間語言與立體感知:向量與矩陣
2-3追本溯源:問題與逆問題
2-4穩定很重要:矩陣的特征
2-5與機器溝通:計算機中的線性代數計算

3槪率論與數理統計

3-1概率的意義
3-2抽象的現實:概率的分布與應用
3-3第一印象:描述性統計
3-4拒絕主觀:假設與檢驗
3-5可以量化的差異:方差分析
3-6統計會犯錯誤

4人工智能之關系型數據庫

4-1MySQL的安裝與使用
4-2數據庫、數據表及字段操作
4-3SQL查詢與函數

5人工智能之非關系型數據庫

5-1MongoDB基本操作
5-2MongoDB高級操作

6人工智能之Python編程基礎

6-1python基礎入門
6-2python高級操作

7人工智能之Python數據處理與可視化

7-1Python數據處理概述
7-2Numpy
7-3Pandas
7-4數據庫連接
7-5Python可視化

8機器學習基礎

8-1機器學習入門
8-2KNN算法
8-3聚類分析

9機器學習進階

9-1線性回歸
9-2邏輯回歸
9-3決策樹
9-4關聯規則
9-5樸素貝葉斯
9-6集成算法快速入門
9-7神經網絡與支持向量機

10Tensorflow框架快速入門

10-1AI算法與框架的發展
10-2Tensorflow的安裝和編程環境測試
10-3Tensorflow框架使用方法快速入門
10-4Tensorflow線性回歸實現
10-5Tensorflow邏輯回歸實現

11深度學習算法基礎

11-1深度學習算法的基礎知識
11-2深度神經網絡DNN
11-3卷積神經網絡
11-4RNN和LSTM
11-5遷移學習與強化學習

12文本挖掘項目實戰

12-1文本挖掘理論概念
12-2文本挖掘算法實踐
12-3實戰項目:基于詞云的新聞信息可視化
12-4實戰項目:基于決策樹算法的新聞信息分類
12-5實戰項目:網絡評論分析之情緒分析
12-6實戰項目:基于聚類算法的新聞分類
12-7實戰項目:提取關鍵信息——新浪娛樂新聞文本摘要實戰

13圖像識別項目實戰

13-1深度圖像處理在ADAS的應用和概述
13-2圖像檢測網絡介紹
13-3圖像分割網絡介紹
13-4Tensorflow目標檢測API介紹
13-5Mobilenet-V2網絡介紹
13-6實戰項目:基于卷積神經網絡的實時路況識別

14語音識別項目實戰

14-1深度語音識別應用槪述
14-2CNN在語音處理中的應用1
14-3CNN在語音處理中的應用2
14-4實戰項目:基于深度神經網絡的語音指令識別

15手寫數字生成與人臉生成實戰

15-1GAN(對抗生成網絡)算法實踐
15-2實戰項目:基于GAN的手寫數字生成項目實戰
15-3DCGAN(深度卷積對抗網絡)算法實踐
15-4實戰項目:基于DCGAN的人臉生成項目實戰

16智能問答機器人項目實戰

16-1源起:從與機器的溝通方式開始
16-2對話:問題的理解與答素的生成
16-3詞典:關鍵詞檢索
16-4專家:指定領域的問答助手
16-5實戰項目:圖靈聊天機器人的實現
16-6實戰項目:藏頭詩機器人的實現
16-7實戰項目:語音智能問答系統的搭建

硬核服務

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教線上服務時間由原先的上課期間答疑調整為課程持續期間答疑,包括中途休息時間;同時,每日答疑時間由原先的“朝九晚六”調整為“朝九晚九”,全面覆蓋同學晚自習時間。
  • 一對一督學

    每個班級、每位同學、每月都會進行至少一次一對一輔導,詢問同學學習狀態、解決學員學習問題;同時,針對每個模塊測試結果后10%的學員進行額外輔導,以確保學員能夠跟上學習進度。
  • 定期直播串講

    對于重難點知識和同學普遍反應的問題,助教將進行每周1-2次的晚自習串講,串講時常為2小時左右,且相關內容需要重新制作、有別于課程內容,幫助同學攻克重難點知識。
  • 有問必答

    助教線上服務要求有問必答,并能真正做到解決所有課程中遇到的問題。在原先每個班一個助教+一個班主任的配置下,調整為每個班2名助教+項目服務團隊的模式,以確??焖?、高質量的解決線上提問。
  • 出勤率和進度監督

    在課程持續期間,助教還需實時統計學員出勤情況,監督課堂紀律,跟進學習進度。除正常答疑外,服務團隊會與班級同學保持溝通、給予正確指引,從而營造積極學習氛圍。
  • 作業與測試

    在遠程授課期間,每個課程會安排相關課后作業,確保同學課下能夠進行適當練習,提升同學實時參與感、保證當日學習效果。除了作業,服務團隊還會組織學員進行階段性測試,以考試性質為主,主要考察學員對本階段知識掌握程度。

來自業界的數據領袖團隊

  • 陳老師

    北大博士,主要研究方向包括光無線融合技術,智能信號處理,以及機器學習、人工智能在通信信號處理中的應用。參與多個科技部973 項目、國家重大專項、重點研發計劃以及自然科學基金面上項目研究工作。
  • 常國珍老師

    北京大學會計學博士, CDA數據科學研究院執行院長,中國大數據產業生態聯盟專家委員會委員。曾任畢馬威咨詢大數據總監。北京語言大學金融碩校外導師,中國社會科學院大學等多所院校外聘講師。具有18年數據挖掘、精益數據治理、數據規劃咨詢顧問經驗。著有《金融商業數據分析與應用》系列叢書、《用商業案例學 R 語言數據挖掘》、《胸有成竹:數據分析的SASEG 進階》等多本著作。
  • 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 中華數據挖掘協會理事,廈門大學數據挖掘中心顧問,中國人民大學數據挖掘中心顧問,IBM SPSSChina/SAS-Taiwan 顧問
  • 傅老師

    上海師范大學副教授 同濟大學數學系博士 在高校從教14 年,主要講授統計學、信用風險建模、金融數據挖掘等課程。 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,參與客戶估值、反欺詐識別、輿情分析等數據分析項目。

幾乎所有行業

都稀缺獨當一面的CDA數據分析師?人才

在招聘市場上,越來越多的企業要求持CDA數據分析師?證書

GROWN

開啟數據科學家成長之路

考核通過后,可獲得CDA數據分析師中英文雙證書,其中中文證書由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制,英文證書由CDA INSTITUTE 認證。
“CDA數據分析師認證”是一套科學化,專業化,國際化的人才考核標準,共分為CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三個等級,涉及行業包括互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅游等,涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、咨詢、投資等。該標準符合當今全球數據科學技術潮流,可以為各行業企業和機構提供數據人才參照標準。
  • CDA LEVEL I

    人人皆需的職場數據思維與通用數據技能

    面向范圍

    • 零基礎就業轉行者、應屆畢業生
    • 產品、運營、營銷等業務崗與研發、技術崗在職者
    • 企業創始人、經理人、管理咨詢類崗位從業者

    崗位去向

    商業(業務)分析師初級數據分析師
    (數據)產品運營(數字)市場營銷
    數據專員...

  • CDA LEVEL II

    企業數字化發展中必備的數據分析流程與技能

    面向范圍

    • 產品、運營、營銷等業務部門與研發、中臺、技術類部門數據分析相關崗位在職者
    • 數字化轉型企業創始人與數字化流程中相關負責人

    崗位去向

    數據分析師(數據)產品運營經理
    (數字)營銷經理風控建模分析師
    量化策略分析師數據治理(質量)...

  • CDA LEVEL III

    企業數字化發展中必備的高級數據分析方法與技術

    面向范圍

    • 業務崗與技術崗從事數據分析、數據挖掘、機器學習等技術在職提升者
    • 從事算法科學、深度學習等工作的科研人員、分析師與工程師等

    崗位去向

    高級數據分析師機器學習工程師
    算法工程師數據科學家
    首席數據官...

EXAM

CDA認證報考開放化

CDA認證LEVELⅠ 對于考生的學歷、專業、技能等沒有限制性報考條件,在與全球計算機化考試服務商Pearson VUE達成深度合作后LEVELⅠ更是隨報隨考機制。
查看CDA認證報考流程 

VALUE

CDA證書的價值

  • 共識性CONSENSUS
    CDA數據分析師標準由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制,國際范圍內的數據科學領域的行業專家、學者及知名企業共同制定并于每年更新,逐步推動數據人才標準的行業共識。
  • 專業性speciality
    CDA認證是根據數據科學專業崗位設立的科學化,專業化,國際化的人才考核標準??荚嚺c國際知名考試服務機構Pearson VUE合作,隨報隨考、專家命題、評分公平、流程嚴格,更具含金量。
  • 權益性rights
    CDA持證人自動納入為CDA會員并享有系列特殊權益。證書皆綁定考生真實身份,可在CDA認證考試中心查詢,證書確保唯一性與防偽性,持證人還可獲得電子徽章,加入到Linkedin個人檔案中。證書三年審核一次,保證持證人的實力與權益。

RIGHTS

CDA持證人的權益

  • 會員資格

    吸納為CDA Institute、CDA數據分析師俱樂部會員,活動中具有優先報名參與權

  • 職業發展

    可優先獲得CDA內部就業及職業發展推薦

  • 免費CDA活動

    免費參與CDAS行業峰會等各項活動,CDA持證人享受特權位置

  • 兼職機會

    有機會加入CDA數據分析教學、研發等項目

  • 黃金會員

    免費享有AIU人工智能學院1個月黃金會員,內含國外前沿數據科學學習等海量資源

  • 免費資源

    經管之家論壇學習資源、優秀文獻資料免費下載權

  • 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:相信每位同學如果認真學習的話,沒有理由學不會的。此外,課程均贈送全套錄播視頻,有效期2年,方便學員反復觀看鞏固,穩扎穩打學會全部課程。
  • 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走下高高的科學殿堂,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。
  • 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。

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