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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语言

  • 可掌握的核心能力
  • 1、Python语言基础;

    2、Python核心编程;

    3、Python爬虫;

  • 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

  • 1 Python简介、安装及IDLE工具

    2 Python语法入门

    3 Python控制流及自定义函数

    4 Python数据分析常用技巧

    5 Python数据分析常用技巧

    6 Python中的数据持久化-CVS、Excel篇

    7 关系型数据库之MySQL必知必会

    8 Python中的数据持久化-MySQL篇

  • 9 分布式数据库之MongoDB必知必会

    10 Python中的数据持久化-MongoDB篇

    11 爬虫基础篇

    12 爬虫数据提取篇

    13 动态数据爬取及scrapy入门篇

    14 动态数据爬取及scrapy实战篇

第二阶段:数据分析篇 - Python分析

  • 可掌握的核心能力
  • Python科学计算库:Numpy / Scipy

    Python数据分析库:Pandas

    Python可视化库:MatplotLib

  • 学习目的及应用
  • 1. 了解Python科学计算库,Python数据分析库,Python可视化库

    2. 综合项目实战:豆瓣电影排名可视化分析系统

第二阶段主要内容

  • 1 Numpy快速入门

    2 操作NDARRAY多维数组

    3 基于Numpy的统计分析

    4 矩阵运算及线性代数中的应用

    5 Scipy新手入门篇课程概述

    6 Scipy及Anoconda、Jupyter安装及使用方法

    7 Scipy的‘helloworld’-mat文件的读写

    8 Scipy进阶篇导入

  • 9 Scipy进阶篇-实现统计功能

    10 Scipy进阶篇-signal的使用

    11 Scipy进阶篇-线性代数上的应用

    12 Scipy进阶篇-图像声音上的应用

    13 Pandas 前导课新手入门篇

    14 Pandas 快速进阶篇

    15 Pandas 高级篇及课程总结

    16 Matplotlib 入门篇

  • 17 Matplotlib 快速进阶篇

    18 Matplotlib 综合演练篇

    19 Matplotlib 高级篇

    20 Pandas+Matplotlib简化数据可视化

    21 Matplotlib 番外篇:PyEcharts课程总结

    22 借助可视化分析工具进行数据分析

    23 数据收集、清理、处理、分析

    24 数据可视化分析展示

    25 数据分析报告

第三阶段:人工智能.基础入门篇

  • 可掌握的核心能力
  • 机器学习:入门及基础

    机器学习:十大经典算法原理

    机器学习框架:Scikit-learn快速入门

  • 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

  • 1 机器学习课程导入概述

    2 快速理解机器学习

    3 快速理解深度学习

    4 机器学习分类及要解决的任务

    5 课程导入正式版

    6 极限正式版

    7 导数与积分正式版

    8 无穷级数正式版

  • 9 向量、矩阵与线性变换

    10 概述与描述性统计方法

    11 随机变量的分布与统计学

    12 一元线性、多元线性回归

    13 数据挖掘算法简介

    14 决策树算法简介

    15 随机森林算法简介

    16 逻辑回归算法简介

  • 17 SVM算法简介

    18 贝叶斯算法简介

    19 K最近邻算法简介

    20 K均值算法简介

    21 Adaboost算法简介

    22 神经网络算法简介

    23 马尔可夫算法简介

第四阶段:人工智能.机器学习篇

  • 可掌握的核心能力
  • 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

  • 1. 机器学习:数据准备与数据处理

    2. 机器学习:构建第一个预测模型

    3. 机器学习:再论sk-learn

    4. 机器学习之监督学习

    5. 实战机器学习十大预测算法

    6. scikit-learn实战案例集

    7. 机器学习之非监督学习:聚类分析

    8. 模型评估、优化与调

  • 9. 机器学习之特征工程

    10. 推荐算法初步

    11. 基于FP-growth算法实现网站点击分析系统

    12. 基于聚类(Kmeans)算法实现的客户价值分析系统

    13. 基于AI人脸识别技术实现的仿美颜相机企业级应用

第五阶段:人工智能.深度学习篇

  • 可掌握的核心能力
  • 人工智能真实项目实战,对时下流行且主流的深度学习/神经网络的项目为主线进行讲解

  • 学习目的及应用
  • 对大数据下的人工智能深度学习及神经网络有一个全面的理解与认识

第五阶段主要内容

  • 1. 实战神经网络

    2. 实战卷积神经网络

    3. 实战循环神经网络

    4. 生成对抗网络实战

    5. 深度学习框架篇

    6. TensorFlow深入篇

    7. Keras 从入门到实战

    8. 基于Tensorflow的新闻阅读系统

  • 9. 基于Tensorflow的个性化搜索系统

    10. 基于Tensorflow深度学习

    11. 实现的人脸识别系统

第六阶段:人工智能.大数据+机器学习篇

  • 可掌握的核心能力
  • 大数据分析Hadoop及Python实现

    大数据分析框架PySpark基本使用

    大数据Hive集成Python分析

  • 学习目的及应用
  • 1. 实战:PySpark分析某航天中心服务器日志

    2.大数据编程高级语言SCALA

    3. 程序员眼中的:Spark MLlib机器学习

第六阶段主要内容

  • 1 大数据机器学习概述及课程

    2 大数据分析框架HADOOP初步认识

    3 大数据存储HDFS及大数据分析MapReduce

    4 MapReduce实现词频统计

    5 WordCount程序分析

    6 大数据分析框架MapReduce

    7 大数据分析框架Spark

    8 大数据环境初步使用讲解

  • 9 高阶函数reduce和filter使用详解

    10 本地文件系统读取文本文件创建RDD

    11 大数据分析数据三步策略

    12 从HDFS读取数据分析及保存结果数据到HDFS

    13 PyCharm开发实现航班数据分析及可视化

    14 大数据SQL分析框架Hive使用

    15 基于SQL和DSL的PySpark分析

    16 用户行为数据说明及Hive分析数据

  • 17 高级SCALA语言

    18 函数的定义、作用及使用

    19 Spark MLlib机器学习

第七阶段:人工智能.高级篇

  • 可掌握的核心能力
  • 人工智能Spark+MLib篇

    人工智能推荐系统篇

    人工智能自然语言处理篇

  • 学习目的及应用
  • 1. 深度实践Spark 机器学习

    2.利用Mahout、Spark Mlib实现电商大数据推荐系统

    3. 手把手教你动手制作聊天机器人

第七阶段主要内容

  • 1 Spark与机器学习

    2 Spark MLlib 基础与架构

    3 机器学习 Spark ML模型

    4 Spark+R 构建机器学习

    5 Spark Streaming构建在线学习模型

    6 TensorFlowOnSpark详解

    7 推荐系统实战

    8 用户及商品相似度推荐开发

  • 9 内容及混合推荐实战

    10 Mahout、Spark Mlib实现电商大数据推荐系统

    11 NLP自然语言处理算法基础篇

    12 NLP自然语言处理深入高级篇

    13 基于LVD、贝叶斯模型算法

    14 电商行业商品评论与情感分析案例

    15 手把手教你动手制作聊天机器人

第八阶段:人工智能拓展篇

  • 可掌握的核心能力
  • 人工智能.天池大赛之流程、规则与项目实战

    Python金融量化分析

  • 学习目的及应用
  • 1. 天池项目实战:工业故障智能预测系统

    2.金融知识图谱的课程项目构建与实战

    3. 金融信贷课程项目风控建模与实战

第八阶段主要内容

  • 1 人工智能.天池大赛流程

    2 人工智能.天池大赛规则

    3 人工智能.天池大赛项目实战

    4 知识图谱技术一:知识图谱存储

    5 知识图谱技术二:自然语言处理概述

    6 知识图谱技术三:命名实体识别

    7 知识图谱技术四:关系提取

    8 知识图谱技术五:知识推

  • 9 知识图谱技术六:语义搜索

    10 知识图谱技术七:智能问答

    11 Python金融量化分析基础

    12 Python衍生品分析平台开发

    13 Python量化投资平台开发

    14 AI时代下的数据思维与产品之道

    15 金融信贷风控建模与实战

    16 CRM客户洞察与用户画像系统

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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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