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国务院出台政策

举全国之力 抢占人工智能全球最高点

从“AlphaGo”战胜人类围棋世界冠军,到无人超市现身中国街头,再到汽车驶入“无人驾驶”新时代。

AI已经进入加速落地阶段。它像水和电一样,正 “入侵”人类生活方方面面。

从社会需求看出: 人工智能+大数据岗位 年薪至少在30 - 50W之间,而且二、三线城市待遇正在与一线城市持平。

核心规模
劳动规模

亿元

2020年

亿元

亿元

2025年

亿元

亿元

2030年

亿元

全民开启“AI人工智能”时代

了解更多 人工智能 机遇

你也配拥有一个“智能”未来

什么是人工智能

人工智能 能做什么

我适合学习么?

我们已培养上千就业学员

  • 姓名
  • 就业公司
  • 就业薪资
  • 福利待遇
  • 学历
  • 曾*豪
    **信息技术有限公司
    13000元
    人工智能算法工程师
    本科
  • 陈*林
    ****技术有限公司上海分公司
    11000元
    AI人工智能工程师
    本科
  • 张*新
    上海**信息科技有限公司
    12000元
    人工智能开发应用工程师
    本科
  • 白*光
    **金融
    11500元
    R语言讲师
    本科
  • 唐*
    上海***金融信息服务有限公司
    17000元
    人工智能策略分析师
    本科
  • 于*
    ****股份有限公司
    15500元
    人工智能讲师
    硕士
  • 陆*建
    上海**软件科技有限公司
    11000元
    人工智能产品经理
    本科
  • 朱*
    软***有限公司
    10500元
    人工智能专家(GNSS)
    本科
  • 王*
    *网络科技有限公司
    16000元
    运维工程师
    本科
  • 龙*华
    *程**上海分公司
    13000元
    资深人工智能工程师
    硕士

为了避免就业信息给已就业的学员带来不必要的麻烦,公布的就业信息会有部分信息暂时隐藏

零基础 听得懂 学得会 接地气的实战课程

专注聚焦,1米宽1000米深,打造AI人工智能领域顶级应用型 高薪人才

专注聚焦

第一阶段 Python编程基础

  • 可掌握的核心能力
  • 1、学的Python基础编程语法;

    2、建立编程思维和面向对象思想。

  • 学习的目的及应用
  • 字符串排序、切割、逆置、猜数字、对问题的面向对象,飞机大战游戏

第一阶段主要内容

  • 01 计算机组成原理和开发环境

    02 基础语法

    03 函数

    04 文件操作

    05 面向对象

    06 异常处理

    07 列表的操作性

    08 模块

  • 09 数据类型转换

    10 比较和关系运算符

    11 IF判断语句

    12 字符串常见问题

    13 计算机组成原理和开发环境

    14 基础语法

    15 函数

    16 文件操作

  • 17 面向对象

    18 异常处理

    19 列表的操作性

    20 模块

    21 数据类型转换

第二阶段:学习机器学习的各种算法原理和技术

  • 可掌握的核心能力
  • 机器学习的算法基础及Python代码实现

  • 学习目的及应用
  • 1. 了解机器学习必须掌握的算法原理及Python代码实现

    2. 利用Python代码结合算法解决实际人工智能/机器学习业务分析预测

第二阶段主要内容

  • 01. 数据挖掘和机器学习概述

    02. 快速理解数据挖掘和机器学习

    03. 数据挖掘方法论(CRISP-DM)

    04. 预测模型的构建和应用流程

    05. 机器学习算法及分类

    06. 数据挖掘与数据仓库和OLAP

    07.数据挖掘和机器学习应用案例

    08. 数据理解和探索

  • 09. 描述性统计分析

    10. 分类变量的分析方法

    11. 连续变量的分析方法

    12. 机器学习十大经典算法原理与实现

    13. 特征工程

    14. 特征处理

  • 15. 特征选择

    16. 降维

第三阶段:学习机器学习过程中常用的技巧和方法

  • 可掌握的核心能力
  • 对数据准备、数据特征、数据模型的深入介绍及算法优化

  • 学习目的及应用
  • 1. 机器学习上升到工程应用

    2.能够进行基本的算法评估与优化

第三阶段主要内容

  • 01. 监督学习应用程序的步骤

    02. 实战监督学习之朴素贝叶斯算法

    03. 实战监督学习之决策树原理介绍及代码调用

    04. 逻辑回归(LR)原理

    05. 逻辑回归代码实现

    06. 逻辑回归正则化方法

    07. 逻辑回归模型参数调优

    08. 逻辑回归的多分类问题

  • 09. 支持向量机算法

    10. Kmeans算法的基本原理与实现

    11. 关联规则的三个评价指标

    12. Apriori算法原理及代码调用

    13. FP-growth算法原理及代码调用

    14. 协同过滤的基本概念

    15. Bagging框架原理介绍

    16. Boosting框架原理介绍

  • 17. Stacking框架原理介绍

    18. 随机森林RF算法原理及代码调用

    19. GBDT算法原理及代码调用

    20. xgboost算法原理及代码调用

第四阶段:简化人工智能-机器学习的代码实现

  • 可掌握的核心能力
  • 深度学习、自然语言等时下非常热门的机器学习领域的算法讲解

  • 学习目的及应用
  • 1. 简化人工智能-机器学习的代码实现

    2.大数据生态圈技术搭建与应用

第四阶段主要内容

  • 01. 安装和运行Scikit-learn

    02. Scikit-learn的基本功能

    03. Scikit-learn的数据降维处理

    04. Scikit-learn的模型选择

    05. Scikit-learn 综合实例

    06. 传统神经网络

    07. 卷积神经网络

    08. 递归神经网络

    09. TensorFlow环境的准备

  • 10. 可视化TensorFlow

    11. TensorFlow基础知识

    12. 神经网络的发展及其TensorFlow实现

    13. TensorFlow实现简单的卷积网络

    14. TensorFlow实现进阶的卷积网络

    15. 文本与图像数据挖掘方法

    16. 大数据生态圈技术综述(Hadoop\HIVE\HBase)

    17. Spark技术快速入门

  • 18. 大数据平台下的人工智能具体应用

第五阶段:项目实战机器学习、数据分析、挖掘

  • 可掌握的核心能力
  • 大数据+人工智能及真实项目实战,对时下流行且主流的人工智能/机器学习的项目为主线进行讲解

  • 学习目的及应用
  • 对推荐系统、大数据下的人工智能应用有一个全面的理解与认识

第五阶段主要内容

  • 项目实战一:基于SVD协同过滤算法实现的电影推荐系统

    项目实战二:基于NLP自然语言构建的文档自动分类系统

    项目实战三:实战天猫双11用户商品推荐系统(大数据平台,实时数据)

    项目实战四、基于PySpark框架实现的豆瓣电影大数据分析及推荐系统

获取全部课程大纲

实战项目

SVD算法推荐系统

基于SVD协同过滤算法实现的电影推荐系统

协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。 它一般采用最近技术, 利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离, 然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测 目标用户对特定商品的喜好程度, 系统从而根据对目标用户进行推荐。协同过滤最大优点是对推荐对象没有特殊的要求,能处理非结构化的复杂对象, 如音乐、电影。 协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近技术,利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离。

NLP自然语言处理

基于NLP自然语言构建的文档自动分类系统

本项目属于文本挖掘(自然语言处理NLP)领域的一个经典应用案例,项目目标是开发一个算法,能自动的对给定的每一 篇文章进行频道分类,例如分为“爱情类”,“武侠类”,“伦理类”等。涉及到的新技术会包含中文分词,TF-IDF算法,Word2Vec算法等,最后还是会通过机器学习的分类算法来实现自动分类。

大数据实时分析系统

实战类电商商品推荐、数据展示分析平台

对于电商、金融、电信、交通等行业,需要对用户购物数据、现金消费数据、上网浏览数据及路况状态 数据进行实时统计分析与展示,以便实时商品推荐和货量调度、实时交易风控及实时交通监控和疏导。由于此类数据产生快 且多,业务本身需要数据产生之时就要进行实时快速的处理,以便进行展示。

PySpark实时推荐系统

基于PySpark框架实现的豆瓣电影大数据分析及推荐系统

1、基于PySpark(Python的Spark)进行数据清洗过滤到Hive表

2、基于SparkSQL进行数据分析统计

3、使用Python中的图表对分析数据进行展示

4、基于SparkMLlib和Python Scikit的推荐算法进行预测推荐

5、使用Tableau和R语言从Hive表和RDBMs表中读取数据进行可视化展示

Python豆瓣电影数据

使用 Python 收集豆瓣电影数据、进行电影分析

豆瓣网电影评分数据相当比较全面,使用Python进行爬取电影数据及影评数据,存储到分布式文件系统HDFS上,基于 HIVE和PySpark进行数据分析,对于统计分析结果使用Python自带的图模块进行展示,同时调用SparkMLlib和Python中机器学习库,进行训练数据,得到模型进行豆瓣用户的电影推荐等。

利用Adaboost学习算法进行人脸识别

利用Adaboost学习算法进行人脸识别

统基于云架构设计,充分利用云计算平台的超强计算能力,部署多种算法,实现多算法的混合,同时吸纳各种算法的优点,提高大数 据库容量下人脸图像的识别和比对性能,宽幅适应年龄、胖瘦、疾病、角度、表情、光照等变化图像。系统采用典型的“映射-规约”框架, 将人脸特征散布到数十、数百甚至数千台电脑上并行计算,获取超强的计算能力。

回归模型实现房价预测

回归模型实现房价预测

分析过程中涉及到的技术主要包括: 1、Python:数据分析领域的热门语言,主要完成网络爬虫功能抓取数据,以及数据清洗、转换等 2、 Excel:微软公司的代表性产品,数据分析中不可或缺的工具 3、Tableau:数据可视化领域排名第一的产品,互联网独角兽公司的核心产品,用于数据探索 4、 Echarts:百度公司在数据可视化领域的开源项目,广泛用于各类数据平台 5、 百度地图坐标抓取API:用于地址和坐标之间的相互转换 6、 其他:正则表达式

机器红娘 - 婚恋网站智能匹配系统

机器红娘-婚恋网站智能匹配系统(K-近邻算法)

k-近邻算法(kNN)的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。

获取更多实战项目及源代码

强强联合 助你“直”入名企业

高薪背后 源于强大的师资教学实力

  • 童金浩

    童金浩

    容大教育副总经理

    微软解决方案专家

    全栈技术专家

    工信部大数据职业鉴定标准委员会专家

  • 赵瑾

    赵瑾

    容大教育讲师管理培训经理

    微软数据分析专家

    微软认证讲师(MCE)

    金牌讲师,对数据分析,人工智能算法有深入研究

  • 陈凯

    陈凯

    容大教育首席大数据讲师

    多年互联网、大数据开发项目经验

    国内最早的Spark研究与使用者

    专注于大数据开发、大数据分析、人工智能领域

  • 易文星

    易文星

    容大教育大数据高级讲师

    7年人工智能和数据挖掘的项目经验

    对数据挖掘,人工智能,深度学习深入研究,

    行业涉及广告、电商、金融、零售业等。

  • 张玮

    张玮

    容大教育数据分析金牌讲师

    数据分析专家

    日本留学海归数据分析师

    擅长可视化分析与企业应用

  • 江宗海

    江宗海

    容大教育大数据高级讲师

    擅长分布式计算的研究

    丰富的银行大数据项目开发经验

    对数据建模与机器学习领域深入研究

  • 赖华春

    赖华春

    容大教育人工智能讲师

    3年以上Python+人工智能授课经验,培训经验丰富,

    对机器学习相关算法和应用研究颇深。

  • 罗乃希

    罗乃希

    容大教育JAVA高级讲师

    丰富的国企重点工程项目经验

    对JAVA、Python等后端语言有深入研究

  • 胡浩

    胡浩

    容大教育 高级讲师

    3年以上授课经验

    教学方式幽默风趣,易于理解,深受学生喜欢

    善于使用Python进行多向应用。

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