400-626-7377
400-626-7377
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
人工智能是智能學(xué)科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能是十分廣泛的科學(xué)，包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等。
智能駕駛、車聯(lián)網(wǎng)等
醫(yī)療影像分析、疾病診斷和個性化治療等
人工智能+技術(shù)實現(xiàn)了智能對話、個性化推薦等
風(fēng)險管理、智能投資和客戶服務(wù)等
個性化教學(xué)、智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)等
智能制造、預(yù)測性維護(hù)、生產(chǎn)優(yōu)化等
智能對手的行為模擬、游戲關(guān)卡的動態(tài)調(diào)整等
智能家居設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)更智能化的控制和管理等
人工智能的影響已經(jīng)深入到我們生活的方方面面，不斷推動各行各業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型
大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的普及，人工智能已經(jīng)成為推動社會進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級的重要力量
越來越多的企業(yè)開始將AI技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)流程優(yōu)化、客戶服務(wù)等方面，以提高效率和降低成本
從算法優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘到機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，AI技術(shù)的突破正在不斷推動科技創(chuàng)新的發(fā)展
多國政府已將人工智能納入國家戰(zhàn)略規(guī)劃，視為提升國家競爭力的關(guān)鍵領(lǐng)域，投入大量資源支持AI技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用推廣，反映了其對未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會治理的重要性
越來越多的工作將需要AI技能。例如，數(shù)據(jù)分析師、機器學(xué)習(xí)工程師、自然語言處理專家等職業(yè)將成為未來的熱門崗位
越來越多的學(xué)校和教育機構(gòu)開始將AI課程納入教學(xué)體系，以培養(yǎng)具備AI技能的人才
人工智能作為當(dāng)下熱門技術(shù)之一，薪酬較高。
本科畢業(yè)近三成月薪在2萬元以上，碩博士則更高，近五成月薪在2萬元以上，即便是應(yīng)屆生，也有五成月薪超2萬元。
麥肯錫報告顯示，預(yù)計2030年中國對AI專業(yè)人員的需求將增至2022年的6倍，人才缺口將達(dá)到400萬人。
軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、電子技術(shù)/半導(dǎo)體/集成電路、教育/培訓(xùn)/院校、學(xué)術(shù)/科研、醫(yī)療設(shè)備/器械對人工智能人才的需求偏高。
人工智能的應(yīng)用廣度和深度都在不斷的增加，產(chǎn)業(yè)規(guī)模越來越大，人才需求將會急劇增加。
隨著自動駕駛、智能家居、醫(yī)療輔助等領(lǐng)域的快速發(fā)展，人工智能工程師的需求量將會大幅增長。
一些IT巨頭公司，如百度、谷歌、訊飛、阿里巴巴、騰訊等在人工智能技術(shù)的開發(fā)投入越來越多。
人工智能相關(guān)招聘崗位工作向北京、上海、深圳、廣州等一線城市輻射；蘇州、武漢、湛江、杭州、成都、南京等地區(qū)也吸引著不少崗位人才。
人工智能的核心
涵蓋機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識
重點講解實戰(zhàn)內(nèi)容
實現(xiàn)人工智能的途徑
掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識
系統(tǒng)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)進(jìn)階知識
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖像識別
一般物體的圖像識別
Open CV與圖像識別
知識圖譜的起源
知識圖譜典型案例分享
詳細(xì)講解知識存儲
Neo4j人物關(guān)系知識圖譜存儲與檢索案例分析
GYM安裝與游戲獎罰
強化學(xué)習(xí)介紹
馬爾科夫性質(zhì)與決策過程
SARSA 算法
蒙特卡洛多步采樣
CartPole
Q-Table
爬山算法
DQN 強化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
DQN原理分析
強化學(xué)習(xí)模型
1.機器學(xué)習(xí)的開發(fā)過程
2.監(jiān)督學(xué)習(xí)的處理模式
3.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的處理模式
4.機器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)步驟
5.機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)的要點
1.分類
2.回歸
3.時間序列分析
4.關(guān)聯(lián)分析
5.聚類與降維
1.神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.激活函數(shù)的點火機制
3.Sigmoid函數(shù)與參數(shù)優(yōu)化
4.梯度下降法
5.簡單感知機
6.多層感知機
7.Tensorflow實現(xiàn)感知機
8.Keras實現(xiàn)感知機
9.PyTorch實現(xiàn)感知機
1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.誤差反向傳播
3.創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.Fashion-MNIST圖像識別
5.TensorFlow構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)模型
6.Keras構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)模型
7.PyTorch構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)模型
1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
2.基于TensorFlow構(gòu)建CNN
3.基于Keras構(gòu)建CNN
4.基于PyTorch構(gòu)建CNN
1.多分類數(shù)據(jù)集CIFAR-10介紹
2.CNN識別普通物體的結(jié)構(gòu)
3.基于TensorFlow + CNN構(gòu)建物體識別模型
4.基于Keras + CNN構(gòu)建物體識別模型
5.基于PyTorch + CNN構(gòu)建物體識別模型
6.模型調(diào)優(yōu)提高物體識別精度
1. YOLO介紹與版本安裝
2. 基于YOLO物體檢測
3. Labelimg物體標(biāo)注
4. 目標(biāo)檢測與檢測結(jié)果保存
1. GYM安裝與游戲獎罰設(shè)置
2. 強化學(xué)習(xí)的與眾不同
3. 馬爾科夫性質(zhì)與決策過程
4. SARSA 算法介紹與推導(dǎo)
5. 蒙特卡洛多步采樣
1. 知識圖譜數(shù)據(jù)庫
2. 知識圖譜存儲方法
3. 基于Neo4j的知識存儲實踐
4. 開源知識存儲工具理論與實踐
1. 點積注意力機制
2. 編碼與解碼注意力
3. 注意力機制中的Q、K、V
4. 自注意力與多頭注意力
1. 各種注意力的應(yīng)用
2. 編碼器輸入與位置編碼
3. 編碼器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)
4. 訓(xùn)練自己的TransFormer模型
1. Hugging Face 平臺簡介與生態(tài)系統(tǒng)
2. Hugging Face 數(shù)據(jù)集庫
3. Transformers 庫的使用
4. 模型部署與推理 API