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30余企业实战+7大实操项目
人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智
能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标
是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
人工智能是计算机学科的一个分支，即被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科技、人工智能）
人工智能从业者薪资水平发展趋势良好。薪资1-3年经验AI工程师月薪2W+，就业前景好。
应届高中/大专/大学毕业生，没有任何计算机基础，对人工智能开发无认知？看不到未来的方向，期待学一门有前景的技术。
逻辑思维能力强，想学人工智能开发，却不知道怎么才能真正入门？想通过学一门技术来获得一份理想工作。
学习计算机相关专业，想要改变现状，期待进入IT核心技术领域。
已经从事人工智能开发工作，发现能力不够，自学无所突破，想通过其他方式强化自身技术水平。
非计算机专业群体，有兴趣从事人工智能开发相关工作，迫切转行，期待学习一项有前景、易学、待遇优厚的技术。
map函数、filter函数、sorted函数、eval()、exec()函数 关联算法-掌握Apriori算法与FP-growth算法原理， 熟悉频繁项的挖掘与常用剪枝策略、 与关联规则 分类算法—掌握决策树算法、随机森林、KNN 、SVM及朴素贝叶斯算法原理，熟悉集成学习(Bagging、Boosing)对于分类算法的优化过程，掌握数据降维方法应用聚类算法—掌握Kmeans，理解聚类算法与分类算法的区别，理解聚类算法的优缺点 回归算法—主流回归模型，线性回归， 逻辑回归 LR 及其变种和扩展算法；梯度下降，逻辑回归最优化问题的求解。
掌握常用的机器学习算法，深入接触项目案例，在理解算法的基础上，掌握算法在实际项目中的应用。
基于PaddlePaddle深度学习框架讲解 深度学习正则化概述，模型拟合与过拟合问题 神经网络算法—垃圾邮件与反欺诈 图像识别技术—手写数字识别 强化深度学习—AlphaGo相关技术。
掌握 PaddlePaddle 基本概念，计算模型和原理；能够通过PaddlePaddle进行深度学习和模型构建与训练； 掌握训练过程优化方法与问题优化
张量、 数据准备、 深度学习网络结构、 损失函数和优化器、 模型的保存和加载、 TensorFlow+PaddlePaddle
了解人工智能领域中主流的开发框架，如PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch等......
分析项目需求、数据清洗及补值、训练数据模型、结果分析及预测
掌握人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解......
人工智能整体的薪资水平要高于普通传统行业，在IT当中薪资相比而言也是比较不错的，随着工作经验的不断增长，薪资涨幅会更大。
课程所有授课老师为全日制，从早九点至晚九点手把手教学，采用西方大学常用的班型模式，三位一体的授课方式搭配CTS教学平台，形成互动式教学的模式。
课程设有30余实战+7大实操项目，课程设置有丰富的企业级实战项目，项目来自百度等一线知名企业。项目流行前沿，只要不断学习，就能不断进步。
课程设有面试攻略， 了解公司人工智能岗位核心技能需求，讲解机器学习岗位面试的常见笔试题。会涵盖主流的互联网公司的面试题目，深入浅出，结合实际场景分析。
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