为什么要学 人工智能 ?

不仅为高薪,还要看未来;
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周期6个月 Python、数学、机器学习、深度学习算法。
  • 零基础周末班2020-12-26期 上课中
  • TensorFlow认证班2021-04月期 上课中
周期3个月 数据分析、数据可视化、python基础 。
  • 零基础就业班2020-12-28期 上课中
  • 零基础就业班2021-04月期 上课中

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真·人工智能学习路径

可选知识模块 最多12阶段阶梯学习

Level 1 阶段 Python编程
  • Python基础
  • 开发环境搭建(Anaconda)
  • pip与Conda工具箱的使用
  • IDE与Hello world
  • 数据类型
  • 条件判断,循环语句
  • 函数
  • 模块、包、库
  • 代码Debug与异常处理
  • 实践:7大排序算法实现
  • Python进阶
  • 类的定义与特性(面向对象)
  • 函数进阶
  • Socket通讯
  • REST API通信
  • 多线程
  • GUI可视化界面
  • 实践:2048小游戏开发
Level 2 阶段 数学基础
  • 数学函数
  • 常见函数介绍
  • 导数及求导
  • 线性代数
  • 标量、向量、矩阵和张量
  • 范数及特征向量
  • 概率与信息论
  • 随机变量
  • 概率分布
  • 数据离散度评估
Level 3 阶段 数据分析
  • Pandas——数据分析核心库
  • Pandas介绍及安装
  • Series对象(一维数组)
  • DataFrame(二维数组)
  • 数据的增、删、改、查
  • 数据清洗
  • 数据运算
  • 时间序列
  • Matplotlib——数据可视化
  • Matplotlib介绍及安装
  • 图表的基本组成及常用设置
  • 常用图表绘制
  • Seaborn图表
  • NumPy—数组及矩阵运算
  • NumPy介绍及安装
  • NumPy矩阵的基本操作
  • 基于NumPy的统计分析
  • 其它技能
  • 数据分析模板
  • 数据库与SQL
  • 实践:火力发电燃烧效率预测
  • 实践:“电商”回头客数据预测
Level 4 阶段 机器学习
  • 机器学习导论
  • 问题分析思路与业务流程
  • 机器学习算法知识体系与重难点
  • 核心算法精讲与演练
  • scikit-learn
  • 线性模型
  • 树模型(决策树、随机森林、GBDT、Xgboost、LightGBM)
  • 支持向量机
  • 贝叶斯分类器
  • 无监督学习(聚类与降维)
  • 强化学习与进化算法
  • 模型选择和评估方法
  • 误差与过拟合
  • 留出法,交叉验证法
  • PR曲线,ROC与AUC曲线,代价曲线
  • 曲线比较检验
  • 实践:猫狗图像识别实践
  • 实践:不同算法模型效果对比分析
Level 5 阶段 深度学习
  • 深度学习导论
  • 深度学习与神经网络
  • 深度学习知识脉络
  • 核心概念精讲
  • TensorFlow
  • 多层神经网络MLP
  • 递归神经网络RNN与LSTM
  • 卷积神经网络CNN
  • 梯度下降算法的优化(SGD、Adam、Adagrad算法)
  • RNN梯度消失和爆炸
  • GRU:LSTM的进化变体
Level 6 阶段 计算机视觉
  • OpenCV-python
  • 计算机视觉的应用
  • 图像的计算机表达
  • 图像的特征与提取
  • 图像滤波与边缘检测
  • OpenCV与深度神经网络应用
  • 项目实战
  • yoloV4目标检测
  • OCR 文本识别
  • 实践:人脸识别
Level 7 阶段 自然语言处理
  • NLP 自然语言处理
  • Seq2Seq模型与注意力机制
  • Word2Vec预训练算法
  • TransE算法
  • Node2Vec与GCN
  • Dynamic Graph Embedding
  • 实践:机器翻译系统
Level 8 阶段 推荐系统
  • 推荐系统导论
  • 推荐系统的时代背景
  • 推荐系统的核心技术概述
  • 基础推荐算法
  • 召回算法
  • 冷启动场景推荐
  • 算法融合
  • 机器学习与推荐算法
  • 用户画像
  • 效果监控与评测
  • 推荐效果优化
  • 实践:基于内容和协同过滤的推荐算法
Level 9 阶段 项目协作
  • 项目规划和设计
  • 立项与需求调研
  • 产品可行性分析报告
  • 系统概要设计
  • 系统详细设计
  • 项目计划与跟进
  • 开发计划
  • 甘特图
  • 项目迭代与开发
  • 产品原型
  • 开发规范
  • 项目持续交接(团队协作)
  • Git
  • GitHub/GitLab/Gitee
  • 项目测试
  • 系统权限文档(BUG)
  • Jmeter/系统性能测试文档
  • 渗透测试/安全性文档
Level 10 阶段 云计算部署
  • Linux
  • Shell脚本
  • Yum使用
  • Vim使用
  • Python项目部署
  • 环境的搭建与依赖安装
  • Python启动与监控
  • Nginx使用
  • Kubernetes/Docker
  • 环境的安装
  • 镜像仓库
  • 镜像制作与还原
Level 11 阶段 边缘计算部署
  • 边缘设备
  • 边缘计算导论
  • 边缘操作系统
  • AI与CPU/GPU/FPGA
  • NVIDIA Jetson
  • 运行环境搭建
  • 实践:智能摄像头
Level 12 阶段 面试特训
  • 面试之笔题
  • 常见面试题讲解
  • 推荐系统的核心技术概述
  • 基础推荐算法
  • 召回算法
  • 冷启动场景推荐
  • 算法融合
  • 机器学习与推荐算法
  • 用户画像
  • 效果监控与评测
  • 推荐效果优化
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学习是人生的一场修行

修炼就要先人一步

L1
编程
L2
高数
L3
数据分析
L4
机器学习
L5
深度学习
L6
CV视觉
L7
自然语言
L8
推荐系统
L9
项目协作
L10
云计算
L11
边缘计算
L12
面试
练气期
筑基期
结丹期
元婴期
开始修行

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不断优化学习流程

1至6个月学习周期可量身定制、自由、弹性、灵活!
参与Google官方考核,获全球认可职业技术认证;官网可查!
理论结合实践、体验真实工作流程、解决实际工作问题!
约定学习过程、保障学习结果、承诺就业薪资,返还全部课程费用。
通过对用户购物习惯,购买意图等数据进行分析,为每位用户推荐不同的产品。淘宝正在打造的“千人千面”就是个典型应用。
由于每个孩子的学习习惯,基础知识,学习速度等差异,只有为每个孩子单独制定学习计划,才是教育的最优解。
今日头条与抖音的兴起,让人们意识到,在海量的数据面前,靠人工的筛选内容已过时只有靠算法自动筛选出的内容才是最好的。
boss直聘等平台早已悄然在招聘推荐算法工程师,更好的人职匹配可大大提升招聘与求职效率。
人脸识别技术大家已经不再陌生,人脸识别被广泛应用于手机登录、电子支付、安检等环节的身份认证!
不仅是人脸可识别,AI可用于识别万物,淘宝中可以拍照检索到相关的产品,医生可以通过AI更有效的分析病症。
在交通方面,在AI技术的加持下,电子眼已普及到大街小巷,我们可以监测违法行为、交通状况等,它也是自动驾驶的重要组成。
工业更是最早应用机器视觉技术的领域,通过摄像头与机械臂,可以顺利完成商品的质检、分类,包装等工作。
音频识别、智能翻译两类AI技术的成熟,帮我们很好的解决了语言互通的困难。自动翻译机的出现,或许只是语言互通的起点。
自动应答机器人,如电话助理,智能音箱都在快速进入人们的家庭,也许以后的某一天人们会离不开他们。
如何能不阅读数万条评价,也能获得用户对我的评价呢?这就是舆情分析系统,帮你自动阅读,分析好评差评。
搜索引擎从最早的简单关键词匹配,也进阶智能搜索了。关键词错了可以自动纠正,同义词也能查出。
最早进入每个家庭的机器人,雷达测距定位,地图绘制、路线规划大部分的功能都在终端完成。
5G再快也可能出现网络不好时,所以辅助驾驶不能完全依赖云计算,本地边缘计算的强化是个必然。
无人机已经不再是一种飞机玩具了,自我平衡,人像追踪,航线规划等等功能的加持下,他已经成为了空中机器人。
VR/AR需要根据佩戴者的位置,动作等快速捕捉,并在虚拟内容中快速反馈与呈现,对自己算能力要求很高;
你可能还不知情,世界正在因人工智能而悄然改变!

教学示例体验

学完你也能实现

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师资团队

全部老师均来自多年实战的工作前线

算法导师
红烧肉 博士 资深算法工程师
北京理工大学博士,7年模型开发和算法优化经验,熟悉人工智能算法开发的各个环节,曾带领算法团队完成多项新能源车与储能系统的算法优化,并依靠算法模型对数万台设备的在线监控和管理,保障其寿命、安全、故障等状态的评估和预测。
编程导师
羊肉串 13年编程研发管理经验
13年编程及项目管理实战经验,资深程序员,架构师,人工智能技术专家;精通C#,NodeJS,Python,Javascript等常用开发语言,参与多个国家大型IT项目研发。
算法导师
张博 博士 资深算法工程师
美国田纳西大学博士,人工智能算法专家,现任职一线在线教育平台,从事产品研发和用户行为分析工作,拥有丰富的理论和实战经验。
分析导师
黄琴 国家工程研究中心 数据分析专家
美国洛约拉芝加哥大学硕士,数据分析专家,现任职国家工程研究中心,具备丰富的数据分析和处理经验。
课程实践项目
实践即是学习的最好方法,也是检验结果的最好呈现(以下仅为部分项目)

使用Python制作2048游戏

巩固python编程基础,练习函数、模块、表达式及逻辑语句的的使用。

可视化景区客流量统计

基于Pandas、Numpy进行数据处理与分析,通过matplotlib实现数据可视化。

火力发电燃烧效率预测

基于数据分析算法,研究能耗发电能耗效率。

鸢尾花分类

机器学习结合机器视觉,对比不同机器学习算法在项目中的应用,进一步熟悉和掌握算法模型评价方法。

情感分析项目

建立NLP算法模型,实现文本情感的识别,基于用户情绪降低客户流失率。

基于内容协同过滤的推荐算法

热门岗位和高薪就业方向,深度学习领域的热点应用,直击企业需求。

机器翻译系统

自然语言处理(NLP)的终极目标之一,快速掌握机器词典,句法语义分析。

深度神经网络人脸识别

掌握图像特征识别与提取,熟悉OpenCV与深度神经网络的应用。

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