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            應用領域多,人才缺口大,崗位薪資高

            01/ 汽車行業

            從20世紀70年代開始,美國、英國、德國等發達國家開始進行無人駕駛汽車的研究,在可行性和實用化方面都取得了突破性的進展

            02/ 農業領域

            農業中已經用到很多的AI技術,運用無人機或者智能設備噴農藥,除草,灌溉,收獲農產品。這些設備的應用,大大提升了農產品的收成,以及減少人工成本。

            03/ 餐飲行業

            機器人餐廳剛開始只是負責餐廳里面的傳菜任務。前不久,機器人餐廳里面的機器人不僅只是會點菜傳菜,更多了炒菜以及洗碗等許多功能。

            04/ 消防工作

            消防機器人作為特種機器人的一種,能代替消防救援人員進入易燃易爆、有毒、缺氧、濃煙等危險災害事故現場進行數據采集、處理、反饋。

            05/ 教育領域

            人工智能可以完成拍照搜題和分層排課等工作,還可以完成作業布置、作業批改和組卷閱卷等工作,更能夠完成推送學習內容、規劃學習路徑等工作

            06/ 醫療領域

            智能醫療是通過打造健康檔案區域醫療信息平臺,利用**進的物聯網技術,實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動,逐步達到信息化。

            07/ 物流領域

            物流行業通過利用智能搜索、 推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上進行了自動化改造,能夠基本實現無人操作

            08/ 智能家居

            智能家居主要是基于物聯網技術,通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成一套完整的家居生態圈。

            就業只是起點,長遠發展才是王道

            人工智能人才的缺失,讓崗位薪資一路上漲!

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            亮點一

            機器學習+深度學習
            面面俱到

            亮點二

            基于Python主流趨勢
            持續更新,一勞永逸

            亮點三

            提供所有數據及代碼
            輕松復現

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            錄播課程隨到隨學
            直播答疑后顧無憂

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            基礎階段
            入門階段
            進階階段
            拓展階段

            深入數據挖掘項目,結合計算機視覺與自然語言處理技術進行項目實戰

            數據科學家、人工智能工程師

            20-40K

            課程內容(階段項目實踐16個):6周

            • Python必備基礎
            • Python進階
            • 科學計算庫-Numpy
            • 數據分析處理庫-Panda
            • 可視化庫-Matplotlib
            • 可視化庫-Seaborn
            • 數據分析方法
            • 數據分析案例實戰
            • 高等數學基礎
            • 線性代數基礎
            • 概率論基礎
            • 自然語言處理必備工具包
            • 文本分析實戰
            • 統計分析核心知識點
            • 統計分析綜合案例實戰

            掌握機器學習算法數學原理與應用領域結合工具包進行實戰

            機器學習工程師、數據挖掘工程師

            12-25K

            課程內容(階段項目實戰20個):10周

            • 機器學習經典算法原理
            • 機器學習算法數學原理推導
            • 機器學習算法應用分析
            • 建模工具包-Skleran
            • 迭代優化策略
            • 參數調優
            • 數據預處理
            • 特征工程
            • 數據建模實戰
            • 數據可視化分析
            • 文本特征提取
            • 時間序列建模
            • 算法對比法分析
            • 數據挖掘方法
            • 數據挖掘項目實戰
            • 數據科學競賽優勝方法實戰
            • 企業項目解決方案實戰
            • 機器學習項目模板

            掌握深度學習經典網絡架構及各大框架使用方法與實戰策略

            深度學習工程師、圖像識別工程師、自然語言處理工程師

            18-25K

            課程內容(階段項目實戰30個):8周

            • 深度學習必備基礎
            • 神經網絡模型
            • 卷積神經網絡
            • 遞歸神經網絡
            • 圖像處理基礎
            • Opencv圖像處理實戰
            • Opencv項目實戰
            • 深度學習必備框架
            • Tensorflow案例實戰
            • Caffe圖像識別實戰
            • Keras工具包案例實戰
            • 圖像識別項目實戰
            • NLP建模實戰
            • 自然語言處理基礎
            • 文本挖掘實戰
            • NLP經典解決方案

            深入數據挖掘項目,結合計算機視覺與自然語言處理技術進行項目實戰

            數據科學家、人工智能工程師

            20-40K

            課程內容(階段項目實戰12個):4周

            • 數據分析挖掘實戰
            • 計算機視覺必備知識點
            • 深度學習進階技能
            • 深度學習主流模型
            • 圖像分析與處理實戰
            • 深度學習在圖像識別中的應用
            • 經典網絡模型對比分析
            • 神經網絡優化策略
            • 經典論文解讀
            • 經典項目復盤分析
            • 綜合項目實戰
            • 深度學習進階項目實戰
            • 競賽核心套路復盤
            • 當下熱點模型分析
            • 職業發展路線規劃
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            企業真實項目實戰,為求職增磚添瓦
            機器學習
            案例實戰
            數據挖掘
            任務實戰
            深度學習
            項目實戰
            計算機視覺
            項目實戰
            數據科學
            經典解決方案
            自然語言處理
            項目實戰
            競賽優勝
            解決方案

            項目簡介

            使用Python網絡爬蟲,抓取知名網站的各類需求數據,全程實戰講解。使用Flask框架進行實戰企業大型網站開發而設計。

            項目詳情>>

            項目簡介

            基于真實數據集,對目標任務進行數據分析與機器學習建模,從數據預處理開始到建模評估分析,一步步完成整個數據挖掘任務。

            項目詳情>>

            項目簡介

            結合當下熱門AI框架進行計算機視覺與自然語言處理項目實戰,從零開始構建數據源與網絡模型完成實際任務。

            項目詳情>>

            項目簡介

            通過攝像頭數據識別車位輪廓,基于深度學習模型辨別車位是否占用,返回整體停車場規劃信息。

            項目詳情>>

            項目簡介

            對實際企業問題展開分析,結合機器學習與統計分析方法給出合理解決方案與模型構建方法,全部基于真實數據集打造。

            項目詳情>>

            項目簡介

            基于海量文本數據進行數據挖掘任務,通過豐富的實戰案例來解讀NLP中核心模型的應用方法與實戰技巧。

            項目詳情>>

            項目簡介

            選擇真實企業數據與任務需求,基于競賽優勝解決方案與實戰套路展開數據挖掘與機器學習建模,從零開始一步步挑戰冠軍之路。

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            唐宇迪    51CTO學院金牌講師

            計算機博士,著有《跟迪哥學Python機器學習》,人工智能培訓專家,專注于計算機視覺領域,參與多個計算機視覺項目。多年培訓與教學講解經驗,網易,電信,聯通,聯想等公司特約企業培訓導師,全國高校教師培訓導師。課程風格通俗易懂,擅長用簡介形象的故事講解晦澀難懂的算法,以實戰為導向用接地氣的方式帶領同學們進軍Ai。

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            技術前言
            緊跟熱點
            課程融合當下
            前沿技術熱點,
            實時更新
            實戰教學
            項目驅動培養模式
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            源于企業需求
            根據崗位需求
            進行課程設置
            項目實戰
            實操性強
            真實企業項目實戰
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