人工智能工程师培训课程

【学习时间】

周一到周五8-17点

【授课方式】

面授+网课

【课程背景】

垂直专业深度、纵向创新力度、横向知识宽度、课程服务体验

【学习目标】

从0学习人工智能知识

【招生对象】

零基础学员

【师资力量】

Dr. Danian Gong

人工智能工程师

教学经验17年

教学背景：

加州科技大学客座教授

ProEdst机器学习课程导师

清华大学EE专业博士学位

荣誉：硅谷人工智能科学家

董雪婷（Yuki）

人工智能工程师

教学经验10年

毕业于复旦大学数学科学学院

【课程内容】

"人工智能之数学基础（约6小时）

1.微积分

2.线性代数

3.概率论与数理统计

02数据库基础——关系型数据库（约8小时）

1.SQL入门及安装

2.数据表及字段操作

3.SQL查询、链接

4.SQL商业应用案例

03数据库基础——非关系型数据库（约5小时）

1.MongoDB简介

2.MongoDB的常用操作

3.MongoDB的使用

4.Python操作MongoDB

04人工智能之Python基础篇（约5小时）

1.Python的安装与环境配置

2.Python的基础与规范

3.Python的基本对象类型

4.Python语句

05人工智能之Python进阶篇（约5小时）

1.函数

2.类与对象

3.库与模块

4.文件

5.错误与异常

06人工智能之机器学习基础篇（约10小时）

1.Python机器学习算法库Scikit-Learn入门介绍

2.Python统计分析基础

3.SVD分解与主成分分析

4.线性回归算法实现

5.岭回归、Lasso和弹性网

6.判别分析

7.梯度下降算法原理与Scikit-Learn实现

8.逻辑回归算法原理与Scikit-Learn实现

9.贝叶斯算法原理与Scikit-Learn实现

10.案例：泰坦尼克号生存预测

07人工智能之机器学习进阶篇（约20小时）

1.KNN最近邻元素分类器

2.时间序列模型

3.EM算法

4.聚类分析

5.决策树模型的基本原理与Scikit-Learn实现

6.集成算法入门

7.集成算法的Scikit-Learn实现

8.感知机模型基本原理

9.支持向量机基本原理与Scikit-Learn实现

10.XgBoost

11.案例：上市公司股价预测

12.案例：客户风险评级

13.大型案例：上市公司营收状况预测

08人工智能之复杂网络分析（约10小时）

1.图论

2.复杂网络的拓扑结构性质

3.更多类型的网络

4.复杂网络的演化

5.复杂网络的功能

6.案例：北京市快速轨道交通的有效性

7.案例：社交网络数据分析

09深度学习框架Tensorflow（约7小时）

1.开发环境搭建

2.Tensorflow基本数据结构

3.TensorFlow实现代码结构和开发步骤——回归问题

4.TensorFlow深度学习基础--神经网络——分类问题

5.手写数字识别的突破---卷积神经网络Tensorflow实现

10人工智能之深度学习基础篇（约15小时）

1.AI概述和Tensorflow基础

2.神经网络结构

3.卷积神经网络

4.RNN和LSTM

收 起获取详细课程大纲

11人工智能之深度学习进阶篇（约15小时）

1.神经网络算法基础(1)

2.神经网络算法基础(2)

3.迁移学习和强化学习

4.自然语言处理（NLP）

12识文断字：人工智能实战之文本分析（约6小时）

1.文本分析简介

2.文本数据预处理

3.文本分析应用与Python语言实作

13火眼金睛：人工智能实战之图像识别（约6小时）

1.深度学习与图像识别及经典数据集

2.图像识别的突破--卷积神经网络简介

3.使用卷积神经网络对经典数据集cifar进行分类识别

4.使用自己的数据集训练卷积神经网络

14耳听八方：人工智能实战之语音识别（约5小时）

1.语音识别介绍

2.语音技术分析

3.本地语音识别

4.网络语音识别

15运筹帷幄：人工智能实战之对抗生成网络（约5小时）

11.GAN简介

2.GAN原型详解

3.DCGAN

4.DiscoGAN

5.半监督学习

6.知识汇总与作业

16冰雪聪明：人工智能实战之智能问答系统（约5小时）

1.从与机器的沟通方式开始

2.对话：问题的理解与答案的生成

3.词典：关键词检索

4.专家：指定领域的问答助手

5.百科全书：开放式的问答系统"

【学员风采】

【品牌宣传】

用AI让优质的教育人人可得

【机构环境】

【发展历程】

2006年 开展数据统计、计量实战，学术研究等相关培训视频和现场班

2007年 开展数据统计、数据分析相关培训班

2011年 随着大数据热潮的来临，依托累计上万类共享资料，多年沉淀师资团队，论坛召集多位专家，研发CDA数据分析师体系

2013年CDA数据分析师品牌成立，提供系统化的大数据、数据分析人才培养和认证

2014年 CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一届全国CDA数据分析师认证考试

2015年第 一届中国数据分析师行业峰会（CDAS）在9月11日成功举办，参会人数逾3000人

2016年 CDA汇聚海内外大数据、数据分析专家上千人，推出就业班、数据科学家训练营、企业内训、CDA俱乐部等多个项目

2017年整合论坛与CDA数据分析师业内资源，形成数据分析领域生态圈，并进一步升级CDA企业内训体系，正式推出大数据实验室

2018年北上广深等多个城市均有校区；拥有200多位专业师资；培养学员超过3万人，每年6月/12月全国28个城市举办CDA认证考试

2019年已举办九届数据分析师认证考试，得到业界广泛认可，学员遍布各大知名企业。人工智能产品“好学AI”问世，引领DT时代新一波技术培训浪潮

【机构简介】

目前，CDA已与国内100多所高校进行了战略合作，建立了CDA数据分析师考试中心及人才培养基地；已出版30多本CDA数据分析师系列丛书，市场发行量数万册；已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程，培养学员10万+人次；已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试，报考考生数万人；已开展了四届中国数据分析师行业峰会（CDA SUMMIT），每届参会人数3000多人；中国数据分析师俱乐部（CDA CLUB）每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。