白菜网址大全2020,下载app送58元彩金100可提现,免费白菜网站大全2020

请留下您的手机号
我们即刻安排课程老师为您回电!
2020-12-01
刘同学 185****6405 报名成功
2020-12-01
蒋同学 133****8746 报名成功
2020-12-01
曹同学 187****1423 报名成功
2020-12-01
马同学 133****1592 报名成功
2020-12-01
魏同学 187****7529 报名成功
2020-12-01
张同学 187****6205 报名成功
2020-12-01
张同学 153****1253 报名成功
2020-12-01
程同学 157****7957 报名成功
2020-12-01
唐同学 157****9893 报名成功
2020-12-01
陈同学 180****1705 报名成功
2020-12-01
宋同学 185****6526 报名成功
2020-12-01
杜同学 133****5404 报名成功
2020-12-01
郭同学 156****3924 报名成功
2020-12-01
杜同学 181****2757 报名成功
2020-12-01
田同学 156****4030 报名成功
2020-12-01
彭同学 185****5608 报名成功
2020-12-01
唐同学 159****4091 报名成功
2020-12-01
高同学 138****3168 报名成功
2020-12-01
冯同学 180****5793 报名成功
2020-12-01
韩同学 186****2046 报名成功
人工智能算法工程师培训班

人工智能算法工程师培训班

人工智能算法工程师培训班
课程级别高级 培训周期半年内
培训时间全日制
咨询电话 400-656-1390
微信咨询

微信扫二维码免费咨询

我们将给您发送更多独

家资料和课程视频!

人工智能算法工程师培训班
课程说明
课程级别 高级
培训周期 半年内
上课时间 全日制
上课地址 北京市海淀区西三环北路105号科源大厦
课程简介
建议日学习时长:8小时
建议周学习天数:6天
学习天数累计:不包含周末,为实际学习天数累计
人工智能算法工程师 推荐课表
(建议75天内学完)
学习阶段课程学习天数累计
AI初级:神经网络基础
(建议10天内学完)
Python语法规则基础
(建议1天内学完)
1.Python环境搭建1.1 认识Python第1天
1.2 Python应用介绍
1.3 搭建Python开发环境
1.4 IDE环境介绍
1.5 练习案例
1.6 IDE创建工程
Python环境搭建作业
2.语法基础2.1 变量
2.2 练习案例1
2.3 变量与数据类型
2.4 格式化字符串
2.5 练习案例2
2.6 运算符
2.7 练习案例3
2.8 练习案例4
2.9 类型转换
2.10 操作字符串方法
2.11 练习案例5
语法基础作业
Python程序结构控制
(建议4天内学完)
3.程序逻辑控制3.1认识程序结构第2~3天
3.2 练习案例1
3.3 Python的行和缩进
3.4 选择结构
3.5 条件判断小结
3.6 练习案例2
3.7 循环结构
3.8 嵌套循环示例
3.9 练习案例3
3.10 break和continue
3.11 循环控制
3.12 练习案例4
3.13 练习案例5
3.14 练习案例6
程序逻辑控制作业
4.深入Python数据结构4.1 Python中的数据结构第4天
4.2 列表
4.3 访问列表元素
4.4 练习案例1
4.5 练习案例2
4.6 元组
4.7 练习案例3
4.8 字典
4.9 更新字典
4.10 练习案例4
4.11 集合

深入Python数据结构作业
5.Python中的函数与模块5.1 函数基本知识第5天
5.2 形参与实参
5.3 函数案例演示
5.4 函数的参数与返回值
5.5 练习案例1
5.5 练习案例2
5.7 练习案例3
5.8 Python中的模块
5.9 练习案例4
5.10 变量的作用域
Python中的函数与模块作业
异常与调试01-本课目标第6~7天
02-python中常见的异常
03-try-except语法讲解
04-try-except案例讲解
05-try-except-finally讲解
06-Python程序调试
07-本课总结
Python中的面向对象
(建议3天内学完)
6.面向对象6.1 对象与类
6.2 OOP
6.3 类和对象的使用
6.4 练习案例1
6.5 类的方法
6.6 练习案例2
6.7 继承
6.8 练习案例3
6.9 练习案例4
20:00 
6.10 多态
6.11 练习案例5
面向对象作业
7.文件读写01-本课目标第8天
02-认识常用的数据分析相关的文件类型
03-打开关闭文件
04-文件打开模式
05-读写文件
06-文件读写位置
07-文件编码格式
08-行读取
09-with语句
04:07 
10-csv和json模块
11-本课总结
综合项目实战项目 : Python基础—综合项目实战第9~10天





AI中级:数字识别、人脸识别
(建议40天内学完)
AI课程综述
(建议3天内学完)
1.课程总纲介绍学习之道第11~13天
学习之径
课程目的
选择TF的原因
课程(项目)安排
2.常见Python开发库回顾Numpy库
Matplotlib库
3.神经网络基础知识神经网络简介
神经网络的工作过程
总结
图像识别之手写体识别
(建议6天内学完)
1.Mnist手写体数字识别1.原生python实现Mnist数字识别第14~16天
2.Mnist数字识别模型的训练
3.机器学习系统背景
4.初识TensorFlow
5.TensorFlow基础
6.TensorFlow实现Mnist
2.机器学习基础1.线性回归第17~19天
2.概率论基础一
3.多元线性回归
4.概率论基础二
5.逻辑回归
6.概率论基础三
7.广义线性回归
8.主成分分析
9.图灵机
图像识别之深入剖析
(建议5天内学完)
1.图像识别基础1.使用CNN进行特征提取第20~21天
2.卷积神经网络LeNet
3.常见的几种网络结构
4.网络优化
2.图像识别目标检测1.目标检测R-CNN系列第22~24天
2.目标检测-YOLO
图像识别之项目实战
(建议16天内学完)
项目实战:银行卡号识别项目实战:银行卡号识别第25~29天
项目实战:身份证信息识别项目实战:身份证信息识别第30~32天
项目实战:验证码识别项目实战:验证码识别第33~36天
项目实战:印刷体字符识别项目实战:印刷体字符识别第37~40天
光学字符识别
(建议4天内学完)
1.自然场景文字识别1.场景文字检测第41~44天
2.字符识别
人脸识别验证
(建议6天内学完)
1.人脸识别初步1-1.人脸检测第45~46天
1-2.人脸关键点检测
1-3.仿射变换 与 透视变换
1-4.人脸识别
1-5.特征工程
1-6.人脸装饰
2.人脸检测2-1.人脸检测数据准备第47~48天
2-2.MTCNN概要
2-3.图像金字塔
2-4.P-Net
2-5.R-Net
2-6.O-Net
3.人脸识别3-1.人脸识别系统第49~50天
3-2.人脸识别
3-3.Triplet loss
3-4.Center loss
3-5.Tricks
3-6.Angular softmax
3-7.人脸识别总结





AI高级:机器对话、场景识别
(建议25天内学完)
自然语言处理
(建议14天内学完)
1.信息检索1.1.自然语言处理简介第51~52天
1.2.信息检索历史背景
1.3.信息检索技术
1.4.构建索引
2.语言模型2.1.中文的预处理第53~54天
2.2.中文分词
2.3.语言模型
2.4.隐马尔科夫HMM
2.5.维特比(Viterbi)算法,解码问题
2.6.HMM隐马尔可夫模型的训练
2.7.HMM训练Baum-Welch算法
2.8.条件随机场
2.9.路径查找算法
3.语言模型与RNN网络族3.1.语言模型第55~56天
3.2.主题模型
3.3.神经网络语言模型
3.4.RNN循环神经网络
3.5.LSTM长短时记忆网络
3.6.GRU
4.Seq2Seq模型4.1.Seq2Seq模型第57~58天
4.2.使用单向 LSTM
4.3.使用 Bi-LSTM
5.Attention5.1.计算机视觉的注意力机制第59~60天
5.2.自然语言处理中的注意力机制
5.3.代码示例:英文日期转ISO标准格式
5.4.Attention,站在检索的视角
6.Transformer6.1.引出Transform第61~62天
6.2.Transformer,编码器
6.3.Transformer推理及代码实现
6.4.Transformer,解码器
6.5.Normalization正规化详解
7.词向量与BERT7.1.词向量模型概述第63~64天
7.2.Word2Vec
7.3.Global Vector
7.4.Embeddings from Language Models
7.5.BERT and GPT
7.6.工作中NLP的知识点
推荐系统
(建议6天内学完)
1.推荐系统1.1.推荐系统第65天
1.2.搜索引擎VS推荐系统
1.3.基于条目的协同过滤算法,ItemCF
1.4.基于用户的协同过滤算法,UserCF
1.5.基于模型的协同过滤
1.6.推荐系统常见数据集
1.7.推荐系统与学习排序
1.8.基于预测的推荐
1.9.知乎推荐系统
1.10.电影推荐实验
2.基于决策树的推荐系统2.1.推荐系统,基于决策树的方法第66天
2.2.Boosted Tree
3.基于神经网络的推荐系统3.1.推荐系统,基于深度神经网络的方法第67~68天
3.2.推荐系统的几种网络模型
3.3.来自Youtube的工程实践
4.推荐系统与知识图谱4.1.推荐系统与知识图谱第69天
4.2.知识图谱与神经网络结合的方法
5.点击率与转化率5.1.从点击率到转化率第70天
聊天机器人
(建议5天内学完)
1.聊天机器人1.1.对话机器人第71~72天
1.2.对话机器人:Botpress
1.3.问答型机器人
2.Rasa2.1.1.Rasa的使用第73~75天
2.2.基于Rasa制作查询天气的机器人


课程内容以实际授课为准
  • 软件开发
  • 软件测试
  • 数据库
  • Web前端
  • 大数据
  • 人工智能
  • 零基础
  • 有HTML基础
  • 有PHP基础
  • 有C语言基础
  • 有JAVA基础
  • 其他计算机语言基础
  • 周末班
  • 全日制白班
  • 随到随学

金领园科技

我校是北京大学校办产业;是十五年IT教育领导品牌沉淀,影响力深远;源于北京大学,有品牌数字资产北大青鸟;IT职业教育体系规模大;课程是由专门的职业教育研究院研制,全国个职业教育,有专门的研究院;有互联网业内系统并且白菜网址大全2020的课程;优质的教学内容,和教学服务;学校模
咨询热线: 400-656-1390
免费通话 申请试听
已有
1034
同学免费申请
查看更多课程
相/关/链/接
展开
6种相关课程
26个导航