7天试学计划 | 人工智能核心能力课程招生

百家 作者:程序员之家 2020-06-08 21:21:25 阅读:551

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人工智能与自然语言处理/计算机视觉/数据挖掘与高级商业分析课人才招生

 

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人才就业服务培养计划


前言:5月,开课吧“上一节课,返一节课学费”计划得到了学员的一致认可。在此基础上,我们加强完善企业实战案例库,开课吧独家在线实训环境。升级就业服务和企业内推,打造全方位就业保障课程体系。专为转行AI人员设计综合的就业指导方案,聚焦提升就业软实力。


为了使得更多对教育投资持谨慎的态度学员,能够不错过优秀课程。开课吧特为大家推出一项全新福利授课方式:【正课7天试学计划】,只需首付即可享受正式课程服务,免费试学七天,不满意退还全部首款。


01 课程简介

《人工智能核心能力培养计划》课程是面向希望自己,能够在4-6个月内找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法研究岗位,或者继续从事 AI 相关科研和希望申请美国、欧洲相关院校AI方向的学位的同学。


课程主要内容涉及计算机编程思维的养成,数据分析、数据科学的深度理解和实践;机器学习(ML)、深度学习(DL)的深度理解和实践;计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐系统(RS),数据挖掘(DM)、数据科学(DS)等方向,培养同学们解决典型问题的能力。


本课程尤其适合: 

  • 目前工作为互联网,IT相关,希望未来从事人工智能、机器学习算法的相关工作的人员; 

  • 计算机相关专业的高年级本科生、研究生或博士生;

  • 对数学、编程具有一定的热情,喜欢微积分、概率论等学科,能够感受数学之美,编程之美的学生或者工作人员;

  • 对人工智能具备一定的热情,希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员;

  • 具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,图像处理,数据分析等工作的相关人员; 

  • 具有人工智能与自然语言处理、计算机视觉相关需求的科研人员,尤其是从事无人驾驶,生物信息,图像处理,数据分析等工作的相关人员; 


本期正课培训包含三个方向,分别为: 

  • 自然语言处理与文本挖掘(NLP)

  • 深度学习与计算机视觉 (CV)

  • 数据挖掘与高级商业分析(BI)


02 课程内容

三个方向的课程持续时间为4~6个月,分为两个班型:


14周核心课程(核心能力提升班)


《自然语言处理与文本挖掘》


自然语言处理方向(NLP)应用场景:

知识的获取与表达、文本挖掘、文本自动分类、文本重要信息自动提取、文本自动生成、对话机器人、对话管理、知识图谱、机器翻译等领域。


学习收获:

1、掌握机器学习和深度学习,以及其在自然语言处理领域当中的应用;

2、掌握自然语言处理文本分类,序列标注,序列生成等任务特点及解决方法;

3、对nlp的SOTA模型与技术有深入的了解,如Attention、Transformer、BERT等。


对标岗位:

与此方向匹配的职位领域包括:数据挖掘、机器学习、深度学习、对话系统、语音识别、知识图谱、机器翻译等。


课程大纲:


《深度学习与计算机视觉》


计算机视觉(CV)应用场景

主要用于解决图像智能处理与识别、图像自动生成、无人驾驶、人脸检测与识别、智能机器人、手机拍摄、医疗影像分析等领域。


学习收获:

1、熟悉OpenCV和基本的图像处理的算法;

2、掌握基于深度学习的图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪;

3、熟悉安防监控中重要的人脸关键点检测、人脸识别,搜索引擎中的以图搜图,自动驾驶中的交通标识别、图像实例分割等。


对标岗位:

职位包括  :数据挖掘、机器学习、深度学习、自动驾驶、视觉算法、图像识别等


课程大纲:


《数据挖掘与高级商业分析》


数据挖掘与商业智能方向(BI)应用场景:

主要用于解决数据挖掘,推荐系统,重要信息自动提取,深度特征表示,智能预测,风控模型,智能制造等领域。


学习收获:

1、掌握主流机器学习,深度学习,强化学习以及在商业智能领域中的应用;

2、掌握机器学习中的分类、聚类、关联分析、连接分析方法,并能灵活运用到各场景中;

3、掌握深度学习的MLP/RNN/CNN/,和Transformer、以及SOTA模型在各场景中的应用;

4、掌握Attention机制,Embedding表征学习,并能应用在数据建模中。


对标岗位:

数据分析,机器学习,用户画像,推荐算法,金融风控算法等


课程大纲:



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