鄭州國(guó)富如荷人工智能學(xué)習(xí)班培訓(xùn)課程

授課機(jī)構(gòu)：鄭州國(guó)富如荷

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更新時(shí)間：2024-12-22

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鄭州人工智能培訓(xùn)學(xué)校排名

當(dāng)今人工智能開(kāi)發(fā)人才需求急速升溫，但當(dāng)下人工智能開(kāi)發(fā)人才稀缺，人才的匱乏讓人工智能開(kāi)發(fā)人員的薪資不斷上漲，人才需求量大，因?yàn)槿狈Ω?jìng)爭(zhēng)力，人工智能工程師的年薪會(huì)更高。鄭州人工智能培訓(xùn)學(xué)校哪個(gè)好？鄭州大數(shù)據(jù)培訓(xùn)中心，培養(yǎng)只做真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)的大數(shù)據(jù)工程師。大數(shù)據(jù)人工智能作為官方中當(dāng)飯吃的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已逐步從概念走向落地“大數(shù)據(jù)”和“虛擬化”兩大熱[門(mén)領(lǐng)域獲得了廣泛關(guān)注和重視。

哪些人適合學(xué)習(xí)人工智能?

垂直專(zhuān)業(yè)深度
從人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)、python，到機(jī)器學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)Tensorflow、深度學(xué)習(xí)等16大模塊垂直深入，扎實(shí)專(zhuān)業(yè)技能功底。
縱向創(chuàng)新力度
突破傳統(tǒng)思維的局限和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的方法，加入目前前沿的人工智能相關(guān)技術(shù)以及企業(yè)級(jí)大型項(xiàng)目案例，實(shí)戰(zhàn)的成功應(yīng)用，創(chuàng)新落地。
橫向知識(shí)寬度
加入行業(yè)跨界知識(shí)與多領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景模塊，如“對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)、智能問(wèn)答系統(tǒng)、文本分析、圖像識(shí)別”等，引入人工智能應(yīng)用的多場(chǎng)景多案例。
課程服務(wù)體驗(yàn)
在線碎片化學(xué)習(xí)，加入在線練習(xí)功能和課后作業(yè)指導(dǎo)服務(wù)，為每一位立志于在人工智能領(lǐng)域有所建樹(shù)的學(xué)員提供完美、貼心的在線學(xué)習(xí)解決方案。

Python開(kāi)發(fā)的具體課程內(nèi)容

學(xué)習(xí)階段	學(xué)習(xí)內(nèi)容
人工智能之?dāng)?shù)學(xué)基礎(chǔ)（約6小時(shí)）	1.微積分 2.線性代數(shù) 3.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)
數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)——關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（約8小時(shí)）	1.SQL入門(mén)及安裝 2.數(shù)據(jù)表及字段操作 3.SQL查詢(xún)、鏈接 4.SQL商業(yè)應(yīng)用案例
數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)——非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（約5小時(shí)）	1.MongoDB簡(jiǎn)介 2.MongoDB的常用操作 3.MongoDB的使用 4.Python操作MongoDB
人工智能之Python基礎(chǔ)篇（約5小時(shí)）	1.Python的安裝與環(huán)境配置 2.Python的基礎(chǔ)與規(guī)范 3.Python的基本對(duì)象類(lèi)型 4.Python語(yǔ)句
人工智能之Python進(jìn)階篇（約5小時(shí)）	1.函數(shù) 2.類(lèi)與對(duì)象 3.庫(kù)與模塊 4.文件 5.錯(cuò)誤與異常
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇（約10小時(shí)）	1.Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)Scikit-Learn入門(mén)介紹 2.Python統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ) 3.SVD分解與主成分分析 4.線性回歸算法實(shí)現(xiàn) 5.嶺回歸、Lasso和彈性網(wǎng) 6.判別分析 7.梯度下降算法原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn) 8.邏輯回歸算法原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn) 9.貝葉斯算法原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn) 10.案例：泰坦尼克號(hào)生存預(yù)測(cè)
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階篇（約20小時(shí)）	1.KNN近鄰元素分類(lèi)器 2.時(shí)間序列模型 3.EM算法 4.聚類(lèi)分析 5.決策樹(shù)模型的基本原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn) 6.集成算法入門(mén) 7.集成算法的Scikit-Learn實(shí)現(xiàn) 8.感知機(jī)模型基本原理 9.支持向量機(jī)基本原理與Scikit-Learn實(shí)現(xiàn)