在校數(shù)學、計算機、統(tǒng)計學、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析相關專業(yè)高年級學生
有5年一般數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗或1年以上機器學習經(jīng)驗學員
零基礎決心進入AI工程師領域學員
必備理論基礎：線性代數(shù)、概率論與信息論、數(shù)值計算
課程目標：
1、掌握基礎理論知識：讓學員掌握與AI相關的數(shù)學和計算機科學基礎知識，確保學員對人工智能的基本概念、原理、發(fā)展歷程以及未來趨勢有深入的理解。
2、精通核心技術與算法：讓學員深入理解并熟練掌握機器學習、深度學習等核心技術的原理、算法和模型，使其能夠根據(jù)具體任務選擇合適的算法和模型，并進行有效的訓練和優(yōu)化。
課程內容：
基礎理論知識：涵蓋計算機科學基礎、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、微積分等，為后續(xù)學習打下堅實的數(shù)學基礎。
編程語言：Python是人工智能領域的選編程語言，培訓班會教授Python編程基礎，涵蓋語法、數(shù)據(jù)結構、算法等。
機器學習：涵蓋監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等基本算法，讓學員掌握機器學習的基本原理和方法。
深度學習：涵蓋神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)等，為學員深入理解深度學習提供支持。
自然語言處理：介紹自然語言處理的基本概念和技術，如詞向量、文本分類、情感分析等。
計算機視覺：涵蓋圖像識別、目標檢測、圖像分割等，讓學員掌握計算機視覺的基本技能。
實踐項目：通過實際項目案例讓學員將所學知識應用于實際問題中，提升實戰(zhàn)能力。
1、注重實操：通過豐富實操項目和案例分析，讓學生真實地應用所學知識解決問題。
2、就 業(yè)與實習機會：與眾多企業(yè)建立了合作關系，能夠為學生提供就 業(yè)和實習機會。
3、課外活動：定期舉辦技術沙龍、學家與學員們交流分享等活動，助力學員成為職場精英。
4、授課模式：采用線上線下相結合的授課模式，確保學員能夠充分掌握相關知識。
