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國務院出臺政策

舉全國之力 搶占人工智能全球最高點

從“AlphaGo”戰勝人類圍棋世界冠軍,到無人超市現身中國街頭,再到汽車駛入“無人駕駛”新時代。

AI已經進入加速落地階段。它像水和電一樣,正 “入侵”人類生活方方面面。

從社會需求看出: 人工智能+大數據崗位 年薪至少在30 - 50W之間,而且二、三線城市待遇正在與一線城市持平。

核心規模
勞動規模

億元

2020年

億元

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2025年

億元

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2030年

億元

全民開啟“AI人工智能”時代

了解更多 人工智能 機遇

你也配擁有一個“智能”未來

什么是人工智能

人工智能 能做什么

我適合學習么?

我們已培養上千就業學員

  • 姓名
  • 就業公司
  • 就業薪資
  • 福利待遇
  • 學歷
  • 曾*豪
    **信息技術有限公司
    13000元
    人工智能算法工程師
    本科
  • 陳*林
    ****技術有限公司上海分公司
    11000元
    AI人工智能工程師
    本科
  • 張*新
    上海**信息科技有限公司
    12000元
    人工智能開發應用工程師
    本科
  • 白*光
    **金融
    11500元
    R語言講師
    本科
  • 唐*
    上海***金融信息服務有限公司
    17000元
    人工智能策略分析師
    本科
  • 于*
    ****股份有限公司
    15500元
    人工智能講師
    碩士
  • 陸*建
    上海**軟件科技有限公司
    11000元
    人工智能產品經理
    本科
  • 朱*
    軟***有限公司
    10500元
    人工智能專家(GNSS)
    本科
  • 王*
    *網絡科技有限公司
    16000元
    運維工程師
    本科
  • 龍*華
    *程**上海分公司
    13000元
    資深人工智能工程師
    碩士

為了避免就業信息給已就業的學員帶來不必要的麻煩,公布的就業信息會有部分信息暫時隱藏

零基礎 聽得懂 學得會 接地氣的實戰課程

專注聚焦,1米寬1000米深,打造AI人工智能領域頂級應用型 高薪人才

專注聚焦

第一階段 Python語言

  • 可掌握的核心能力
  • 1、Python語言基礎;

    2、Python核心編程;

    3、Python爬蟲;

  • 學習的目的及應用
  • 字符串排序、切割、逆置、猜數字、對問題的面向對象,飛機大戰游戲

第一階段主要內容

  • 1 Python簡介、安裝及IDLE工具

    2 Python語法入門

    3 Python控制流及自定義函數

    4 Python數據分析常用技巧

    5 Python數據分析常用技巧

    6 Python中的數據持久化-CVS、Excel篇

    7 關系型數據庫之MySQL必知必會

    8 Python中的數據持久化-MySQL篇

  • 9 分布式數據庫之MongoDB必知必會

    10 Python中的數據持久化-MongoDB篇

    11 爬蟲基礎篇

    12 爬蟲數據提取篇

    13 動態數據爬取及scrapy入門篇

    14 動態數據爬取及scrapy實戰篇

第二階段:數據分析篇 - Python分析

  • 可掌握的核心能力
  • Python科學計算庫:Numpy / Scipy

    Python數據分析庫:Pandas

    Python可視化庫:MatplotLib

  • 學習目的及應用
  • 1. 了解Python科學計算庫,Python數據分析庫,Python可視化庫

    2. 綜合項目實戰:豆瓣電影排名可視化分析系統

第二階段主要內容

  • 1 Numpy快速入門

    2 操作NDARRAY多維數組

    3 基于Numpy的統計分析

    4 矩陣運算及線性代數中的應用

    5 Scipy新手入門篇課程概述

    6 Scipy及Anoconda、Jupyter安裝及使用方法

    7 Scipy的‘helloworld’-mat文件的讀寫

    8 Scipy進階篇導入

  • 9 Scipy進階篇-實現統計功能

    10 Scipy進階篇-signal的使用

    11 Scipy進階篇-線性代數上的應用

    12 Scipy進階篇-圖像聲音上的應用

    13 Pandas 前導課新手入門篇

    14 Pandas 快速進階篇

    15 Pandas 高級篇及課程總結

    16 Matplotlib 入門篇

  • 17 Matplotlib 快速進階篇

    18 Matplotlib 綜合演練篇

    19 Matplotlib 高級篇

    20 Pandas+Matplotlib簡化數據可視化

    21 Matplotlib 番外篇:PyEcharts課程總結

    22 借助可視化分析工具進行數據分析

    23 數據收集、清理、處理、分析

    24 數據可視化分析展示

    25 數據分析報告

第三階段:人工智能.基礎入門篇

  • 可掌握的核心能力
  • 機器學習:入門及基礎

    機器學習:十大經典算法原理

    機器學習框架:Scikit-learn快速入門

  • 學習目的及應用
  • 1. 機器學習上升到工程應用

    2.能夠進行基本的算法評估與優化

第三階段主要內容

  • 1 機器學習課程導入概述

    2 快速理解機器學習

    3 快速理解深度學習

    4 機器學習分類及要解決的任務

    5 課程導入正式版

    6 極限正式版

    7 導數與積分正式版

    8 無窮級數正式版

  • 9 向量、矩陣與線性變換

    10 概述與描述性統計方法

    11 隨機變量的分布與統計學

    12 一元線性、多元線性回歸

    13 數據挖掘算法簡介

    14 決策樹算法簡介

    15 隨機森林算法簡介

    16 邏輯回歸算法簡介

  • 17 SVM算法簡介

    18 貝葉斯算法簡介

    19 K最近鄰算法簡介

    20 K均值算法簡介

    21 Adaboost算法簡介

    22 神經網絡算法簡介

    23 馬爾可夫算法簡介

第四階段:人工智能.機器學習篇

  • 可掌握的核心能力
  • 自然語言等時下非常熱門的機器學習領域的算法講解

  • 學習目的及應用
  • 1. 簡化人工智能-機器學習的代碼實現

    2.大數據生態圈技術搭建與應用

第四階段主要內容

  • 1. 機器學習:數據準備與數據處理

    2. 機器學習:構建第一個預測模型

    3. 機器學習:再論sk-learn

    4. 機器學習之監督學習

    5. 實戰機器學習十大預測算法

    6. scikit-learn實戰案例集

    7. 機器學習之非監督學習:聚類分析

    8. 模型評估、優化與調

  • 9. 機器學習之特征工程

    10. 推薦算法初步

    11. 基于FP-growth算法實現網站點擊分析系統

    12. 基于聚類(Kmeans)算法實現的客戶價值分析系統

    13. 基于AI人臉識別技術實現的仿美顏相機企業級應用

第五階段:人工智能.深度學習篇

  • 可掌握的核心能力
  • 人工智能真實項目實戰,對時下流行且主流的深度學習/神經網絡的項目為主線進行講解

  • 學習目的及應用
  • 對大數據下的人工智能深度學習及神經網絡有一個全面的理解與認識

第五階段主要內容

  • 1. 實戰神經網絡

    2. 實戰卷積神經網絡

    3. 實戰循環神經網絡

    4. 生成對抗網絡實戰

    5. 深度學習框架篇

    6. TensorFlow深入篇

    7. Keras 從入門到實戰

    8. 基于Tensorflow的新聞閱讀系統

  • 9. 基于Tensorflow的個性化搜索系統

    10. 基于Tensorflow深度學習

    11. 實現的人臉識別系統

第六階段:人工智能.大數據+機器學習篇

  • 可掌握的核心能力
  • 大數據分析Hadoop及Python實現

    大數據分析框架PySpark基本使用

    大數據Hive集成Python分析

  • 學習目的及應用
  • 1. 實戰:PySpark分析某航天中心服務器日志

    2.大數據編程高級語言SCALA

    3. 程序員眼中的:Spark MLlib機器學習

第六階段主要內容

  • 1 大數據機器學習概述及課程

    2 大數據分析框架HADOOP初步認識

    3 大數據存儲HDFS及大數據分析MapReduce

    4 MapReduce實現詞頻統計

    5 WordCount程序分析

    6 大數據分析框架MapReduce

    7 大數據分析框架Spark

    8 大數據環境初步使用講解

  • 9 高階函數reduce和filter使用詳解

    10 本地文件系統讀取文本文件創建RDD

    11 大數據分析數據三步策略

    12 從HDFS讀取數據分析及保存結果數據到HDFS

    13 PyCharm開發實現航班數據分析及可視化

    14 大數據SQL分析框架Hive使用

    15 基于SQL和DSL的PySpark分析

    16 用戶行為數據說明及Hive分析數據

  • 17 高級SCALA語言

    18 函數的定義、作用及使用

    19 Spark MLlib機器學習

第七階段:人工智能.高級篇

  • 可掌握的核心能力
  • 人工智能Spark+MLib篇

    人工智能推薦系統篇

    人工智能自然語言處理篇

  • 學習目的及應用
  • 1. 深度實踐Spark 機器學習

    2.利用Mahout、Spark Mlib實現電商大數據推薦系統

    3. 手把手教你動手制作聊天機器人

第七階段主要內容

  • 1 Spark與機器學習

    2 Spark MLlib 基礎與架構

    3 機器學習 Spark ML模型

    4 Spark+R 構建機器學習

    5 Spark Streaming構建在線學習模型

    6 TensorFlowOnSpark詳解

    7 推薦系統實戰

    8 用戶及商品相似度推薦開發

  • 9 內容及混合推薦實戰

    10 Mahout、Spark Mlib實現電商大數據推薦系統

    11 NLP自然語言處理算法基礎篇

    12 NLP自然語言處理深入高級篇

    13 基于LVD、貝葉斯模型算法

    14 電商行業商品評論與情感分析案例

    15 手把手教你動手制作聊天機器人

第八階段:人工智能拓展篇

  • 可掌握的核心能力
  • 人工智能.天池大賽之流程、規則與項目實戰

    Python金融量化分析

  • 學習目的及應用
  • 1. 天池項目實戰:工業故障智能預測系統

    2.金融知識圖譜的課程項目構建與實戰

    3. 金融信貸課程項目風控建模與實戰

第八階段主要內容

  • 1 人工智能.天池大賽流程

    2 人工智能.天池大賽規則

    3 人工智能.天池大賽項目實戰

    4 知識圖譜技術一:知識圖譜存儲

    5 知識圖譜技術二:自然語言處理概述

    6 知識圖譜技術三:命名實體識別

    7 知識圖譜技術四:關系提取

    8 知識圖譜技術五:知識推

  • 9 知識圖譜技術六:語義搜索

    10 知識圖譜技術七:智能問答

    11 Python金融量化分析基礎

    12 Python衍生品分析平臺開發

    13 Python量化投資平臺開發

    14 AI時代下的數據思維與產品之道

    15 金融信貸風控建模與實戰

    16 CRM客戶洞察與用戶畫像系統

獲取全部課程大綱

實戰項目

SVD算法推薦系統

基于SVD協同過濾算法實現的電影推薦系統

協同過濾推薦技術是推薦系統中應用最早和最為成功的技術之一。 它一般采用最近技術, 利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離, 然后利用目標用戶的最近鄰居用戶對商品評價的加權評價值來預測 目標用戶對特定商品的喜好程度, 系統從而根據對目標用戶進行推薦。協同過濾最大優點是對推薦對象沒有特殊的要求,能處理非結構化的復雜對象, 如音樂、電影。 協同過濾推薦技術是推薦系統中應用最早和最為成功的技術之一。它一般采用最近技術,利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離。

NLP自然語言處理

基于NLP自然語言構建的文檔自動分類系統

本項目屬于文本挖掘(自然語言處理NLP)領域的一個經典應用案例,項目目標是開發一個算法,能自動的對給定的每一 篇文章進行頻道分類,例如分為“愛情類”,“武俠類”,“倫理類”等。涉及到的新技術會包含中文分詞,TF-IDF算法,Word2Vec算法等,最后還是會通過機器學習的分類算法來實現自動分類。

大數據實時分析系統

實戰類電商商品推薦、數據展示分析平臺

對于電商、金融、電信、交通等行業,需要對用戶購物數據、現金消費數據、上網瀏覽數據及路況狀態 數據進行實時統計分析與展示,以便實時商品推薦和貨量調度、實時交易風控及實時交通監控和疏導。由于此類數據產生快 且多,業務本身需要數據產生之時就要進行實時快速的處理,以便進行展示。

PySpark實時推薦系統

基于PySpark框架實現的豆瓣電影大數據分析及推薦系統

1、基于PySpark(Python的Spark)進行數據清洗過濾到Hive表

2、基于SparkSQL進行數據分析統計

3、使用Python中的圖表對分析數據進行展示

4、基于SparkMLlib和Python Scikit的推薦算法進行預測推薦

5、使用Tableau和R語言從Hive表和RDBMs表中讀取數據進行可視化展示

Python豆瓣電影數據

使用 Python 收集豆瓣電影數據、進行電影分析

豆瓣網電影評分數據相當比較全面,使用Python進行爬取電影數據及影評數據,存儲到分布式文件系統HDFS上,基于 HIVE和PySpark進行數據分析,對于統計分析結果使用Python自帶的圖模塊進行展示,同時調用SparkMLlib和Python中機器學習庫,進行訓練數據,得到模型進行豆瓣用戶的電影推薦等。

利用Adaboost學習算法進行人臉識別

利用Adaboost學習算法進行人臉識別

統基于云架構設計,充分利用云計算平臺的超強計算能力,部署多種算法,實現多算法的混合,同時吸納各種算法的優點,提高大數 據庫容量下人臉圖像的識別和比對性能,寬幅適應年齡、胖瘦、疾病、角度、表情、光照等變化圖像。系統采用典型的“映射-規約”框架, 將人臉特征散布到數十、數百甚至數千臺電腦上并行計算,獲取超強的計算能力。

回歸模型實現房價預測

回歸模型實現房價預測

分析過程中涉及到的技術主要包括: 1、Python:數據分析領域的熱門語言,主要完成網絡爬蟲功能抓取數據,以及數據清洗、轉換等 2、 Excel:微軟公司的代表性產品,數據分析中不可或缺的工具 3、Tableau:數據可視化領域排名第一的產品,互聯網獨角獸公司的核心產品,用于數據探索 4、 Echarts:百度公司在數據可視化領域的開源項目,廣泛用于各類數據平臺 5、 百度地圖坐標抓取API:用于地址和坐標之間的相互轉換 6、 其他:正則表達式

機器紅娘 - 婚戀網站智能匹配系統

機器紅娘-婚戀網站智能匹配系統(K-近鄰算法)

k-近鄰算法(kNN)的工作原理是:存在一個樣本數據集合,也稱作訓練樣本集,并且樣本集中每個數據都存在標簽,即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類的對應關系。

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高薪背后 源于強大的師資教學實力

  • 童金浩

    童金浩

    容大教育副總經理

    微軟解決方案專家

    全棧技術專家

    工信部大數據職業鑒定標準委員會專家

  • 趙瑾

    趙瑾

    容大教育講師管理培訓經理

    微軟數據分析專家

    微軟認證講師(MCE)

    金牌講師,對數據分析,人工智能算法有深入研究

  • 陳凱

    陳凱

    容大教育首席大數據講師

    多年互聯網、大數據開發項目經驗

    國內最早的Spark研究與使用者

    專注于大數據開發、大數據分析、人工智能領域

  • 易文星

    易文星

    容大教育大數據高級講師

    7年人工智能和數據挖掘的項目經驗

    對數據挖掘,人工智能,深度學習深入研究,

    行業涉及廣告、電商、金融、零售業等。

  • 張瑋

    張瑋

    容大教育數據分析金牌講師

    數據分析專家

    日本留學海歸數據分析師

    擅長可視化分析與企業應用

  • 江宗海

    江宗海

    容大教育大數據高級講師

    擅長分布式計算的研究

    豐富的銀行大數據項目開發經驗

    對數據建模與機器學習領域深入研究

  • 賴華春

    賴華春

    容大教育人工智能講師

    3年以上Python+人工智能授課經驗,培訓經驗豐富,

    對機器學習相關算法和應用研究頗深。

  • 羅乃希

    羅乃希

    容大教育JAVA高級講師

    豐富的國企重點工程項目經驗

    對JAVA、Python等后端語言有深入研究

  • 胡浩

    胡浩

    容大教育 高級講師

    3年以上授課經驗

    教學方式幽默風趣,易于理解,深受學生喜歡

    善于使用Python進行多向應用。

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