價格與服務

班型 價格 完整課程
內容
班主任監
督和管理
2年內容
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作業批改 線上系統
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就業輔導 遠程答疑
視頻班 18980元 × × × ×
線上輔導班
(6個月,線上輔導)
22980元(現優惠至21980)
課程詳情

線上人工智能專業大升級

55個案例,60+算法,10個項目案例

培養目標

人工智能崗位中的“皇冠”:AI算法工程師!

課程定位

三大主流領域(計算機視覺、自然語言處理、數據挖掘)。

報名對象

一、大學本科、研究生、博士
二、入職1-3年,遇事業瓶頸期,能力提升
三、職場程序員轉行人工智能的人員、晉升空間有限,渴望待遇提升

系統學習課程(6個月/26周/132天)

第01周
人工智能概念

1. 人工智能的時代發展
2. 人工智能的應用場景
3. 機器學習流程與本質
4. 機器學習與深度學習
5. 回歸、分類、聚類、降維

第02周
Python科學計算

1. Python基礎語法
2. 科學計算模塊Numpy
3. 數據處理分析模塊Pandas
4. 數據可視化模塊

第03周
AI數學知識

1. 一元函數微分學
2. 線性代數基礎
3. 多元函數微分學
4. 線性代數高級
5. 概率論
6. 最優化

第04周
線性回歸算法

1. 多元線性回歸
2. 推導MSE損失函數
3. 開發環境安裝與配置
4. 梯度下降法
5. 代碼實戰三種梯度下降

第05周
線性回歸優化

1. 歸一化
2. 正則化
3. Lasso回歸_Ridge回歸
4. 多項式回歸
5. 實戰保險花銷預測

第06周
邏輯回歸
Softmax回歸

1. 邏輯回歸
2. 推導交叉熵損失函數
3. 繪制邏輯回歸損失函數
4. Softmax回歸
5. 實戰音樂分類器

第07周
SVM支持向量機

1. SVM支持向量機算法
2. 軟間隔、硬間隔、非線性SVM
3. SMO優化算法
4. 合頁損失函數
5. One-vs-Rest和One-vs-One做多分類

第08周
無監督學習算法

1. KMeans聚類算法
2. EM最大期望算法
3. GMM高斯混合模型
4. PCA降維算法
5. SVD奇異值分解

第09周
決策樹
集成學習

1. 決策樹算法
2. Bagging與Boosting思想
3. 隨機森林算法
4. AdaBoost算法
5. GBDT算法

第10周
XGBoost算法
Kaggle實戰

1. XGBoost算法
2. 推導出XGBoost的目標函數
3. 實戰XGBoost模型訓練與交叉驗證調參
4. 藥店銷量預測案例
5. 網頁分類案例
6. 評估指標混淆矩陣、ROC曲線、AUC指標

第11周
海量數據挖掘工具

1. Spark計算框架基礎
2. 掌握shuffle原理
3. Spark計算框架深入
4. 掌握DAG優化原理
5. Spark機器學習MLlib
6. 實戰股票預測

第12周
數據挖掘項目

1. 推薦系統流程與架構
2. 隱式用戶反饋
3. 協同過濾算法
4. HQL語句數據預處理
5. Spark MLlib模型訓練評估
6. 推薦系統模型上線使用

第13周
概率圖模型算法

1. 貝葉斯分類
2. HMM隱含馬爾可夫模型
3. Viterbi維特比算法
4. NLP序列標注任務和主要方法
5. CRF條件隨機場算法

第14周
深度學習原理
TensorFlow深度學習工具

1. 神經網絡算法
2. TensorFlow的GPU版本的安裝配置
3. TensorFlow實現多元線性回歸算法
4. TensorFlow實現Softmax回歸分類
5. TensorFlow實現DNN分類MNIST手寫數字識別

第15周
深度學習進階

1. 反向傳播推導
2. 梯度消失和梯度爆炸
3. Python代碼實現神經網絡算法
4. Dropout防止過擬合
5. Image Argument數據增強
6. Xavier和he參數初始化
7. BatchNormalization

第16周
卷積神經網絡與優化

1. 感受野
2. 圖片卷積的計算
3. 權值共享
4. 池化
5. 經典的CNN卷積神經網絡架構
6. 連續使用小的卷積核好處
7. 1*1卷積核的作用和好處

第17周
經典卷積網絡算法

1. VGG16
2. InceptionV3
3. Resnet殘差網絡
4. DenseNet
5. Mobilenet

第18周
目標檢測與FasterRCNN

1. OpenCV工具進行目標檢測
2. IoU以及python代碼實現
3. NMS非極大值抑制和python代碼實現
4. ROI Pooling空間金字塔池化
5. RPN網絡
6. FasterRCNN論文詳解

第19周
目標檢測之Yolo上采樣卷積

1. Yolo算法原理及損失函數
2. yoloV3代碼實現
3. Darknet工具
4. 上采樣的作用和實現
5. 轉置卷積
6. 雙線性插值
7. ROI Align
8. FPN特征金字塔網絡

第20周
目標檢測項目
圖像風格遷移

1. 車牌識別項目
2. 自然場景下的目標檢測
3. 圖片標注工具使用
4. 口罩配戴檢測項目
5. GAN對抗生成網絡
6. 圖像風格遷移項目

第21周
人臉識別項目

1. MTCNN論文詳解
2. FaceNet論文詳解
3. Triple loss三元組損失
4. 人臉識別項目

第22周
實例分割項目

1. FCN全卷積網絡
2. U-Net語義分割網絡
3. 醫療圖像語義分割項目
4. MaskRCNN論文詳解
5. 蒙版彈幕實例分割項目

第23周
詞向量與詞嵌入
循環神經網絡原理與優化

1. CBOW模型和分層Softmax
2. Skip-gram模型和負采樣
3. 詞向量模型代碼實現
4. RNN循環神經網絡
5. LSTM長短時記憶
6. 雙向LSTM

第24周
文本分類
序列標注

1. 情感分析項目
2. AI寫唐詩項目
3. MultiRNNCell
4. NER命名實體識別項目
5. BiLSTM+CRF架構

第25周
從Attention到Transformer

1. Seq2Seq模型
2. Attention注意力機制
3. Self-Attention
4. Multi-head
5. Transformer

第26周
NLP之Google神器BERT
NLP之百度神器ERNIE
NLP之OpenAI神器GPT

1. ELMO
2. BERT
3. BERT新聞分類項目
4. ERNIE和GPT
5. GPT2訓練閑聊機器人

技術學到手,前途任我選

從技術小白,到IT牛人,你也許只差一步選擇

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