【產(chǎn)業(yè)發(fā)展】
保守估計(jì),2030年的中國(guó)將成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。AI相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)100000億元,你能想象嗎?
現(xiàn)今中國(guó)人工智能領(lǐng)域的投融資占全球的60%,是規(guī)模最 大的國(guó)家;中國(guó)人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)迅速,2017年其市場(chǎng)規(guī)模達(dá)237億元,同比增長(zhǎng)67%。資料內(nèi)容:部分來(lái)自國(guó)務(wù)院下發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》
【崗位需求】
統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,截止2018年年中,AI從業(yè)人員50000人,而行業(yè)需求量已經(jīng)突破1000000人,而AI對(duì)人才的需求仍然與日俱增。中國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量達(dá)數(shù)千家,位列全球第二,北京是全球人工智能企業(yè)最集中的城市。資料內(nèi)容;部分來(lái)自國(guó)務(wù)院下發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》
【崗位薪資】
人工智能,古老而又嶄新的行業(yè),邁進(jìn)高薪近在咫尺。人工智能高科技人才全球緊缺,需求旺盛。技術(shù)類工程師平均月薪2.58萬(wàn),而50%的人工智能人才月薪可達(dá)3萬(wàn)以上。
【適合人群】
1、大學(xué)生
就業(yè)需求迫在眉睫,對(duì)未來(lái)充滿期待和不確定,該入哪一行、選擇什么職業(yè)?
2、職場(chǎng)人士(數(shù)據(jù)分析)
已經(jīng)擁有了數(shù)據(jù)分析抓取方面工作經(jīng)驗(yàn)的白領(lǐng),技能發(fā)展遇到瓶頸,如何突破職業(yè)天花板?
3、IT從業(yè)者
Javaer、PHPer、前端er...具備了豐富的項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn),職業(yè)發(fā)展進(jìn)入平臺(tái)期,如何邁進(jìn)科技前沿行業(yè)?
【崗位介紹】
【課程體系】
1、人工智能
人工智能初級(jí):人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的全面解析,系統(tǒng)化介紹人工智能技術(shù)鏈條
通過實(shí)例對(duì)人工智能的開發(fā)語(yǔ)言載體Python進(jìn)行深入理解并掌握Python語(yǔ)法規(guī)則,變量和數(shù)據(jù)類型,程序結(jié)構(gòu)控制,Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),Python中的OOP,了解-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法和流程,學(xué)習(xí)主流機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)框架環(huán)境的搭建,TensorFlow、Keras、Caffe等。
人工智能中級(jí):本模塊重點(diǎn)在于算法的開發(fā)實(shí)現(xiàn)方面,學(xué)習(xí)人工智能中的識(shí)別技術(shù)
通過數(shù)字識(shí)別和人臉識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等這些應(yīng)用極為廣泛的項(xiàng)目開發(fā),深入介紹深度學(xué)習(xí)的概念,激活函數(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),對(duì)CNN、RNN進(jìn)行原理方法和原理學(xué)習(xí),卷積層和池化層,圖像特征提取與識(shí)別,經(jīng)典LeNet模型,LSTM,Encoder-Decoder Model等,同時(shí)引入自然語(yǔ)言處理方面的內(nèi)容,包括分詞、題干提取建模等,為不同方向的技術(shù)學(xué)習(xí)構(gòu)建完整的技能知識(shí)圖譜。
人工智能高級(jí):從本階段開始,我們的學(xué)習(xí)重點(diǎn)轉(zhuǎn)向高級(jí)的模型優(yōu)化算法上
在項(xiàng)目開發(fā)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)優(yōu)處理,通過學(xué)習(xí)過程的優(yōu)化、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、超參數(shù)、學(xué)習(xí)率優(yōu)化、Batch-Normalization等方法,實(shí)現(xiàn)開發(fā)算法的優(yōu)化,完善提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率和質(zhì)量,進(jìn)一步理解算法實(shí)現(xiàn)與設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)開發(fā)工程師提升到算法專家之路。
2、數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析初級(jí):使用Python處理工作場(chǎng)景中的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析
基于CDBD(中國(guó)歷代人物傳記資料庫(kù))數(shù)據(jù)集開發(fā)課程案例,介紹數(shù)據(jù)分析的基本流程和方法,涉及的數(shù)據(jù)建模方法主要是聚類和決策樹,學(xué)完之后能夠使用Python處理工作場(chǎng)景中的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)分析中級(jí):成為具有一定分析思維的數(shù)據(jù)分析師
基于真實(shí)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)案例,重點(diǎn)介紹K-近鄰、凝聚與分裂(層次聚類算法)、線性回歸、樸素貝葉斯等數(shù)據(jù)建模方法,最終成為具有一定分析思維的數(shù)據(jù)分析師,滿足就業(yè)需求。
數(shù)據(jù)分析高級(jí):成長(zhǎng)為一名高級(jí)數(shù)據(jù)分析師,并獲得算法工程師的相關(guān)技能
基于前兩個(gè)階段學(xué)員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)開發(fā)的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析案例,通過完全貼近真實(shí)情境的數(shù)據(jù)分析工作,學(xué)會(huì)處理各種數(shù)據(jù)分析中的復(fù)雜問題,所使用的建模方法有支持向量機(jī)、DBSCAN、邏輯回歸和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最終成長(zhǎng)為一名高級(jí)數(shù)據(jù)分析師,并獲得算法工程師的相關(guān)技能,能做出直接跟系統(tǒng)交互的儀表盤。
3、python
Python初級(jí):數(shù)據(jù)可視化
在大量數(shù)據(jù)的情況下,如何讓數(shù)據(jù)能夠更直觀,更高效的輸出有用的信息就需要借助于數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。通過項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)完全掌握Matplotlib實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單直觀的數(shù)據(jù)可視化、Echarts實(shí)現(xiàn)更豐富的交互需求,在此基礎(chǔ)上認(rèn)識(shí)更多的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)并靈活運(yùn)用。
Python中級(jí):數(shù)據(jù)抓取與采集
互聯(lián)網(wǎng)上存在著海量的數(shù)據(jù)信息,通過爬蟲可以快速高效的獲取這些數(shù)據(jù)。Scrapy爬蟲框架是當(dāng)前非常流行的一款爬蟲框架。Scrapy使用Python作為開發(fā)語(yǔ)言,并且提供了非常豐富擴(kuò)展功能,數(shù)量掌握Scrapy爬蟲框架的使用能夠?qū)崿F(xiàn)高效獲取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的目標(biāo)。
Python高級(jí):數(shù)據(jù)清洗與挖掘
本階段主要完成數(shù)據(jù)處理方面的學(xué)習(xí),利用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與存儲(chǔ)相關(guān)技能。數(shù)據(jù)被正式應(yīng)用于AI核心算法前,需要經(jīng)過遷移、清洗、分片等多種轉(zhuǎn)換處理,利用Python的numpy、pandas模塊有效處理源數(shù)據(jù)中的空缺值、噪聲數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)來(lái)源、存儲(chǔ)環(huán)境是多樣的,分別來(lái)自于JSON、CSV文件,MySQL、Redis、MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),HDFS文件系統(tǒng)等等。利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模塊很好地解決了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題。
【應(yīng)用項(xiàng)目體系】
1.車牌號(hào)碼識(shí)別
車牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來(lái),該項(xiàng)技術(shù)在車輛管理、電子收費(fèi)等系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用,圖像識(shí)別是AI最廣泛的應(yīng)用之一。
2.身份證識(shí)別
身份證識(shí)別應(yīng)用于線上線下銀行、交通出行檢驗(yàn)等行業(yè),是指使用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)身份證信息自動(dòng)提取,并對(duì)身份證信息按要素格式化輸出信息。
3.人臉識(shí)別驗(yàn)證
人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展讓“刷臉”變成現(xiàn)實(shí),例如門禁刷臉系統(tǒng)、IPhoneX刷臉解鎖、手機(jī)銀行支付等等。人臉驗(yàn)證主要通過人臉識(shí)別定位、人臉屬性識(shí)別、特征提取等等技術(shù),**其準(zhǔn)確率和安全性。
4.客服機(jī)器人
采用自然語(yǔ)言處理技術(shù),智能客服機(jī)器人的應(yīng)用有著明顯的優(yōu)勢(shì)。特別是為企業(yè)大大提升了服務(wù)效率,收集用戶訴求和行為數(shù)據(jù),為企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品提供了有力支撐。
【課程特色】
1.真才實(shí)學(xué)+真材實(shí)料=真AI
人工智能+場(chǎng)景賦能,精準(zhǔn)定位崗位需求,緊密結(jié)合企業(yè)級(jí)需求,含金量極高的項(xiàng)目體系和精準(zhǔn)的課程體系。真項(xiàng)目真AI!
2.精心調(diào)研+專心規(guī)劃=真就業(yè)
崗位分析+學(xué)習(xí)行為挖掘,自適應(yīng)引導(dǎo)學(xué)習(xí),項(xiàng)目訓(xùn)練選擇通過百家企業(yè)審核,符合企業(yè)能力需求,就業(yè)目標(biāo)明確。
3.誠(chéng)信設(shè)計(jì)+用心實(shí)施=真服務(wù)
與北京大學(xué)聯(lián)手,重磅打造自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái);北京大學(xué)教授指導(dǎo)課程設(shè)計(jì);中央實(shí)驗(yàn)室解決大數(shù)據(jù)、大算力的問題;線上行業(yè)大咖授課+線下教練服務(wù);
【教師介紹】
【關(guān)于我們】
北京課工場(chǎng)教育科技有限公司是北京大學(xué)優(yōu)秀校辦企業(yè),是北大青鳥文教集團(tuán)旗下大學(xué)生高端教育品牌,專注于企業(yè)IT崗位專業(yè)人才培養(yǎng),成立于2015年,注冊(cè)資本1000萬(wàn)。緊跟技術(shù)發(fā)展潮流,課工場(chǎng)針對(duì)企業(yè)最 新的崗位技術(shù)需求,邀請(qǐng)北京大學(xué)教授、北美大數(shù)據(jù)專家、行業(yè)一線專家參與技術(shù)方向把控、課程研發(fā)及教學(xué)實(shí)施,研發(fā)出可以讓大學(xué)生快速、高效掌握的教學(xué)課程體系;通過智慧教材、人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái),為學(xué)員提供更好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)以達(dá)成更好的學(xué)習(xí)效果;同時(shí),還為學(xué)員提供了全面的就業(yè)服務(wù)體系,配備了完善的就業(yè)**。此外,為積極響應(yīng)國(guó)家關(guān)于產(chǎn)教融合的政策,課工場(chǎng)加入“協(xié)同育人”項(xiàng)目并與全國(guó)高校在新工科建設(shè)、師資培訓(xùn)、專業(yè)共建及實(shí)踐基地等方面進(jìn)行深入合作。
【合作企業(yè)】
100%滿意度
北京北大青鳥課工場(chǎng)
綜合
環(huán)境 : 5.0師資 : 5.0教學(xué) : 5.0