CDA数据分析师人才教育品牌联合海内外知名讲师团队共同打造AI在线学习解决方案。旨在培养AI时代“十字型”技术精英
从人工智能的数学基础、数据库基础、python,到机器学习、复杂网络、Tensorflow、深度学习等16大模块垂直深入,扎实专业技能功底。
突破传统思维的局限和传统数据分析的方法,加入目前前沿的人工智能相关技术以及企业级大型项目案例,实战领先的成功应用,创新落地。
加入行业跨界知识与多领域的应用场景模块,如“对抗生成网络、智能问答系统、文本分析、图像识别”等,引入人工智能应用的多场景多案例。
在线碎片化学习,加入在线练习功能和课后作业指导服务,为每一位立志于在人工智能领域有所建树的学员提供完美、贴心的在线学习解决方案。
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
本课程为人工智能工程师在线学习解决方案
学习阶段 | 学习内容 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
Training features
(1)线性代数(矩阵、特征值、特征向量、秩);微积分(极限、导数、拉格朗日中值、泰勒级数展开);统计学 (相关性分析、期望、方差、分布、指标)。
(2)书籍方面:去翻下大学相关课程教材即可。不建议从头开始学,很耗时,如果觉得不够可以再去看看吴军的《数学之美》和李航的《统计学习方法》。这两本书还是比较经典的。
你是否也想知道……
人工智能工程师课程学习周期约为21周,平均每周近10+小时内容,某些模块的学习所花时间会更多。答疑、作业批改、结课考试、颁发证书的有效期为一年。课程有效期是远大于我们课程所需要的完成时间的,已经将大部分意外的情况包含在内,足够完成该课程。
本课程内容较多,选择学习就必须要严格要求自 己,才能达到相应的效果。平均每周10+小时的课程,在职人士可以这样安排:周一到周五下班后平均每天学习1个小时,周末两日集中学习剩下部分, 是完全可以handle每周课程的。
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人工智能工程师课程中,可以让你在家就能学习机器学习全栈课程,零基础入门,学习知名企业领先技术,挑战行业成熟实战项目,从零掌握DT与AI时代前沿技术,获得行业领袖的认可与认证,成为当今和未来的抢手人才。
购买课程后,我们的班主任会邀请您加入课程班级群,并且每个人拥有自己的课程中心,可以做笔 记,提问等,老师和助教都会解答大家的疑问。同 时您也可以看到课程中其他同学提出的问题,进行学习。
一年内按时提交作业且作业成绩为合格及以上等级,并按时通过结课考试的学员可获得由经管之家CDA数据分析研究院与美库尔、Growing IO、DataCastle等企业颁发的学位认证证书。
CDA数据分析师培训师资
拥有近10年的数据项目工作经验,曾就职于美资咨询公司Hay Group(现名为光辉合益),通过数据驱动帮助客户 提升组织效能。
铭传大学资讯工程学教授,铭传大学大数据研究中心主任,中华资料采矿协会理事 其研究领域专注于数据仓库、数据挖掘、与文本挖掘。
清华大学EE专业博士学位。2001年起在加州硅谷从事人工智能算法以及硬件软件开发与创新工作。先后担任Cadence 主架构师等。
中国计算机学会高级会员,主要研究兴趣在复杂网络分析和智慧城市。在国内外著名期刊上发表学术论文十余篇。