课程计划


本课程为AI人工智能训练营学习计划,
总共包含16个学习模块,分为16周直播+录播+作业学习阶段。平均每周需要10+小时学习时间。

  • 01

    识文断字:人工智能实战之文本分析

    1.文本分析简介
    2.文本数据预处理
    3.文本分析应用与Python语言实作
  • 02

    火眼金睛:人工智能实战之图像识别

    1.深度学习与图像识别及经典数据集
    2.图像识别的突破--卷积神经网络简介
    3.使用卷积神经网络对经典数据集cifar进行分类识别
    4.使用自己的数据集训练卷积神经网络
  • 03

    耳听八方:人工智能实战之语音识别

    1.语音识别介绍
    2.语音技术分析
    3.本地语音识别
    4.网络语音识别
  • 04

    运筹帷幄:人工智能实战之对抗生成网络

    1.GAN简介
    2.GAN原型详解
    3.DCGAN
    4.DiscoGAN
    5.半监督学习
    6.知识汇总与作业
  • 05

    冰雪聪明:人工智能实战之智能问答系统

    1.从与机器的沟通方式开始
    2.对话:问题的理解与答案的生成
    3.词典:关键词检索
    4.专家:指定领域的问答助手
    5.百科全书:开放式的问答系统
  • 06

    人工智能之数学基础

    1.微积分
    2.线性代数
    3.概率论与数理统计
  • 07

    数据库基础——关系型数据库

    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
  • 08

    数据库基础——非关系型数据库

    1.MongoDB简介
    2.MongoDB的常用操作
    3.MongoDB的使用
    4.Python操作MongoDB
  • 09

    人工智能之Python基础篇

    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
  • 10

    人工智能之Python进阶篇

    1.函数
    2.类与对象
    3.库与模块
    4.文件
    5.错误与异常
  • 11

    人工智能之机器学习基础篇

    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
  • 12

    人工智能之机器学习进阶篇

    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
    10.XgBoost
    11.案例:上市公司股价预测
    12.案例:客户风险评级
    13.大型案例:上市公司营收状况预测
  • 13

    人工智能之复杂网络分析

    1.图论
    2.复杂网络的拓扑结构性质
    3.更多类型的网络
    4.复杂网络的演化
    5.复杂网络的功能
    6.案例:北京市快速轨道交通的有效性
    7.案例:社交网络数据分析
  • 14

    深度学习框架Tensorflow

    1.开发环境搭建
    2.Tensorflow基本数据结构
    3.TensorFlow实现代码结构和开发步骤——回归问题
    4.TensorFlow深度学习基础--神经网络——分类问题
    5.手写数字识别的突破---卷积神经网络Tensorflow实现
  • 15

    人工智能之深度学习基础篇

    1.AI概述和Tensorflow基础
    2.神经网络结构
    3.卷积神经网络
    4.RNN和LSTM
  • 16

    人工智能之深度学习进阶篇

    1.神经网络算法基础(1)
    2.神经网络算法基础(2)
    3.迁移学习和强化学习
    4.自然语言处理(NLP)
  • ai人工智能实训案例

    项目案例 实战特训

    有知识的地方必有案例,50个经典案例,每周练习与项目实战,玩转机器学习!
    (以下节选部分案例)

  • ai人工智能实训案例
    案例 1
    通过人脸识别系统,自动识别视频前人员的
    基本信息和表情状态,根据不同的人不同的
    状态自动推荐个性化的广告。
  • ai人工智能实训案例
    案例 2
    对抗生成网络实战--人脸生成,基于 Deep
    Convolutional GANs 算法学习人脸特征并生成
    全新人脸图片。
  • ai人工智能实训案例
    案例 3
    深度学习应用实战--Object Detection,
    基于SSD物体检测算法框架,详解技术核心,
    基于TensorFlow实现此框架。
  • ai人工智能实训案例
    案例 4
    无监督特征学习--自编码网络,用tensorflow设
    计自编码网络,在MNIST上训练网络,深入理
    解自编码网络的结构。
  • ai人工智能实训案例
    案例 5
    机器学习核心算法--梯度下降算法,使用
    tensorflow打造预测模型,并详解算法原理和
    推导。
  • ai人工智能实训案例
    案例 6

    利用深度学习技术,制作智能的语音问答系统
  • ai人工智能实训业界师资

    业界师资

    董雪婷(Yuki)
    董雪婷(Yuki)
    复旦大学数学科学学院
    CDA Institute会员
    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。 后转为甲方企业资深数据挖掘工程师,曾就职于携程、饿了么、 陆金所。主要从事数据分析和挖掘工作。
    李御玺
    李御玺
    台湾大学资讯工程博士
    铭传大学大数据研究中心主任
    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(Data Warehousing)、数据挖掘(Data Mining)、与文本挖掘。
    曹鑫磊
    曹鑫磊
    北京师范大学硕士
    CDA Institute会员
    计算机视觉,活跃于多个国外开源项目Slack频道,精通图计算模型与各类卷积神经网络(VGGNet, Google Inception Net, ResNet 等)熟练掌握模型优化、参数调整与微调技术。 熟悉ROS系统与机器人设计原则,将深度学习应用在传统技术上以达到更优秀的技术实现。
    Dr. Danian Gong
    Dr. Danian Gong
    硅谷人工智能科学家
    加州科技大学客座教授
    ProEdst机器学习课程导师
    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,三星美国智能芯片开发方面主架构师及设计总监等。 参与创建Nemochips,VMChips直至被APUSONE等收购。
    张忠元
    理学博士 211高校教授博士生导师
    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Data Mining and Knowledge Discovery,Physical、中国科学等国内外著名期刊上发表学术论文十余篇。 爱思唯尔杰出审稿人,教授课程包括数学分析,运筹学,数据挖掘和统计学等。
    李奇
    李奇
    微软EXCEL MVP
    中国电子表格应用大会主席竞技宝|官网之家讲师有丰富的Excel数据分析线上及线下培训经验,曾任IBM销售管理团队数据分析项目组长及德勤数据分析团队高级咨询顾问。
    韩要宾
    韩要宾
    沐垚科技创始人
    研究方向:数字图像处理。发表相关学术论文5篇(其中4篇El, 1篇SCI)。5年电商从业经验,3年数据挖掘实战经验。专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习的研究。
    倪向洋
    倪向洋
    CDA数据分析研究院资深讲师
    CDA数据科学研究院大数据、python课程讲师,CDA命题委员会成员。曾经就职于IBM,有丰富的运维工作和大数据平台搭建经验。目前担任CDA大数据课程以及数据分析课程讲师,主要负责大数据平台搭建,利用机器学习对数据做清洗与分析的工作。擅长将机器学习,自动化运维与分析技术。
    在线学习解决方案-
    在线学习解决方案
    在线学习解决方案
    使用先进强大到在线教育系统,您可根据课程学习计划,享有在线直播+录播+作业考试等一体化优质学习体验。
    16周从零成长计划,平均每周学习及项目作业时间为10+小时,阶段性提升,步步为营。
    全程专业的讲师答疑及教学辅导,更贴近每个学生的个性化学习需求
    人工智能适用人群
    适用人群
    对Python、机器学习、深度学习、人工智能感兴趣的各界人士。
    人工智能课程特色

    课程特色

    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。

    垂直专业深度
    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。
    纵向创新力度
    突破传统思维的局限和传统数据分析的方法,加入目前最前沿的人工智能相关技术以及企业级大型项目案例,实战最领先的成功应用,创新落地。
    横向知识宽度
    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。
    课程服务体验
    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。
    人工智能讲师访谈

    讲师访谈

    曹鑫磊

    曹鑫磊

    北京师范大学硕士
    CDA Institute会员
    您如何评价AI人工智能训练营?
        
    AI人工智能训练营全面覆盖了深度学习技术的各个模块,丰富的实例与精湛的课程讲解能让你完全沉浸在最前沿的技术中,当你完成课程后会看到自己已成为专业的深度学习工程师。
    您在课程中主要负责哪些模块的授课?
        
    我在课程中负责对抗生成网络(GAN),这种新的神经网络技术赋予AI创造力的雏形,是未来强人工智能的最佳突破口。
    您对学员有哪些寄语?
        
    希望您能坚持认真完成每个实例,并培养自己终身学习的能力,全力面对即将来临的人工智能时代。

    董雪婷

    复旦大学数学科学学院/CDA协会会员
    AI人工智能训练营
    您如何评价AI人工智能训练营?
        AI人工智能训练营
    人工智能是现在非常火的领域,也是大有前景的领域。因此在这个时候推出人工智能相关的课程,正是应运而生。AI人工智能训练营框架完整,内容丰富, 几乎涵盖了从基础到实践,人工智能所涉及的各个环节。学完这套课程,不光有了丰富的理论知识,也可以通过后面的案例,将所学的内容用于实践, 兼顾了理论与实操,扎实与趣味,非常适合有志于学习和进行人工智能相关工作的同学和从业者。
    AI人工智能训练营
    您在课程中主要负责哪些模块的授课?
        AI人工智能训练营
    我在本次课程中会负责第一部分人工智能的数学基础和最后一部分的一个案例,智能问答系统。 第一部分更偏理论,会为后面的学习,特别是对很多深入算法的理解打下基础。 而最后一部分的案例,主要是为了帮助同学们,可以亲身实践人工智能的算法,学以致用。
    AI人工智能训练营
    您对学员有哪些寄语?
        AI人工智能训练营
    科技的进步是一个快速而不可逆转的过程。身处传统数据技术向人工智能技术转变的时代,何其有幸,同样也身负压力。 唯有如逆水行舟,不断学习前行,才不会被时代丢下,成就自己的将来。
    李御玺

    李御玺

    台湾大学资讯工程博士
    AI人工智能训练营
    您如何评价AI人工智能训练营?
        
    从CDA人工智能工程师就业班的课程规划上来说,它是一个由浅入深、规划完善的课程组合。它从人工智能的基础数学讲起, 之后衔接关系型及非关系型数据库,这两个部分是人工智能的基础理论课程。 有了基础的理论后,接下来则是Python的基础及进阶,这两个部分是人工智能的基础实作课程。有了这两个基础课程做后盾, 才开始进入到传统机器学习的领域,并扩展至复杂网络分析、Tensorflow、及深度学习。最后再辅以几个热门的应用, 自然语言处理、图像识别、语音识别、对抗系统、及问答机器人将之前的理论与实作的技巧前后贯通起来。基于课程的连贯性、完整性及实用性,本人极力推荐此课程组合, 给想对人工智能有进一步学习并就业的学员。
    AI人工智能训练营
    您在课程中主要负责哪些模块的授课?
        
    在课程中我主要负责文本分析。由于我与企业进行数据及文本挖掘的合作已将近18年,因此我会在我教授的模板中,大量引进一些实务的案例来辅助理论的讲解,让大家能从「做中学、学中觉、觉中悟」,达到融会贯通的目的,并应用于PO文声量预测、 潜在舆情主题分析及舆情正负评分析等,以做为快速了解民意趋势,提升服务质量满意度的工具。
    您对学员有哪些寄语?
        
    我们最近经常听到一句话就是,机器及将取代人力,因此还吓坏了许多人。其实从我的角度来说,要取代人的机器,还是人设计出来。因此, 解决这个问题的关键就是你自己。不仅仅机器需要深度学习,更需要深度学习的还是我们自己。未来,数据分析已是各行各业不可逆的趋势。现在CDA人工智能工程师就业班已将最好的老师及企业聚集, 现在不学更待何时。因此我想对学员说,好好把握CDA所提供给大家的资源,集中全力往最专业的数据分析师道路前进。
    Dr. Danian Gong

    Dr. Danian Gong

    ProEdst机器学习课程导师
    AI人工智能训练营
    您如何评价AI人工智能训练营?
        AI人工智能训练营
    A+人工智能课程设计非常的合理,特别针对了国内学子的实际情况,以及人工智能在各个行业实际工作中的应用。课程针对大专院校学生和职场新人从数理统计理论开始,到人工智能最新案例实训。由浅入深,由易到难,循序渐进的帮助学员掌握一名人工智能工程师所需的知识和工具。整个课程包含数理统计理论,数据分析应用,机器学习,深度学习以及最后的五个人工智能经典应用。课程内容环环相扣,每一部分都是后一部分课程的基础,就算是零基础的学员也可以轻松入门逐步攀登。同时授课讲师还在每一章节教学结束后,准备贴合实际工程应用的练习,帮助学员巩固复习本章节的难点重点,由能清楚的了解到本章节所学知识点在实际工作中的应用情况。
    此次A+课程邀请的授课讲师均为有着深厚理论知识储备,又有多年工作实战经历的专家,还特别邀请了美国硅谷行业最前沿的专家加入到整个课程内容的设计和制作中,引入了最前沿的实训案例和应用场景,分享最新的技术与经验。整个课程凝聚了各位专家的智慧,是其多年工作经验的结晶。相信A+课程能够给你带来一次不一样的人工学习之旅。
    您在课程中主要负责哪些模块的授课?
        
    此次课程中我主要负责人工智能深度学习模块的授课。
    您对学员有哪些寄语?
        
    我们目前正处于第四次科技浪潮-人工智能。人工智能这个概念很早就被提出,不过受限于计算机处理技术和样本数据的匮乏,始终停留在科研层面并未广泛应用于生活。随着计算机技术的高速发展和数据处理技术的更新,我们所能收集处理的数据也越来越庞大。人工智能技术也可以可以走下高高科学殿堂,来到普通人的身边。随着AlphaGo战胜李世石,人们对人工智能的认识和热情达到了顶峰,我们相信人工智能将在未来5-10年深刻改变我们的生活。从2013年开始人工智能领域的投资增长了3倍,对于人工智能人才的需求也愈来愈强烈。
    以语音识别、机器视觉为代表的人工智能技术快速成熟,已进入实用阶段。机器视觉、智能语音成为产业化水平最高的人工智能领域,企业数量和初创企业快速增长,使得人工智能的应用范围变得非常广泛,可以说已成为我们生活的一部分。而因为中国采用新技术的速度实在是太快了,中国非常有机会成为该领域在世界的领军者。因此,人工智能做为一个新兴技术专业,其国内乃至世界的人才的缺口十分巨大,越来越多国内IT从业人员或者大专院校学生希望能够通过学习从而能够从事人工智能方面的工作,抓住这一次变革和浪潮的最前端。
    这也是我们开设此次人工智能课程的目标。在深度学习课程中我们以实际工作需求为核心,为学员传授人工智能工作所需的技能,希望通过我们课程可以让大家快速成为一名合格的人工智能工程师。人工智能的学习同时也是一个长期的过程,希望大家能够打好相关数理基础,多问问为什么,多动手写写代码。一步一个脚印,稳扎稳打的攀登人工智能这座高峰。

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    新人入职   通过毕业项目设计成果获得企业的认可,CDA就业服务团队为您解决就业难题。
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    人工智能问题

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  • Q:AI人工智能训练营课程学习周期是多久呢?

    A:AI人工智能训练营课程学习周期是4个月16周,平均每周近10+小时内容,课程有效期为2年。
    在有效期内完成课程学习计划,我们会给您一个额外的福利,具体可以咨询客服老师。
  • Q:我是在职工作的,学习中每周的学习时间不够怎么办?

    A: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。
  • Q:我可以从这个课程中获得什么?

    A:AI人工智能训练营,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,在 [ 垂直专业深度 ],[ 横向知识宽度 ] 和 [ 向上创新力度 ] (十字型) 三个方向发力,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。
  • Q:学习过程中有问题怎么咨询呢?

    A: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。
  • Q:学习后是否有工作推荐以及其他福利?

    A:新人入职,可以通过毕业项目设计成果获得企业的认可,CDA就业服务团队为您解决就业难题。 转行跳槽者,CDA服务团队为您解决通往更高职业发展阶梯的需求。您还可以成为CDA俱乐部社群会员, 可免费参与一切CDA线下交流活动与行业峰会。可参与全国各地CDA相关数据分析项目合作,业余时间实战提升,赚取酬劳。
  • Q:课程结束之后,如何获取证书?

    A:学习并完成AI人工智能训练营,我们会获得由竞技宝|官网之家cda数据分析研究颁发的结业证书。
  • AI人工智能训练营免费资料
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    金老师

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