武漢華信智原培訓(xùn)學(xué)校

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當(dāng)前位置 : 好學(xué)校 武漢人工智能 武漢華信智原培訓(xùn)學(xué)校 課程正文

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武漢人工智能高薪跳槽逆襲培訓(xùn)班

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武漢華信智原培訓(xùn)學(xué)校

武漢華信智原培訓(xùn)學(xué)校

認(rèn)證等級(jí)

信譽(yù)良好,可安心報(bào)讀

武漢華信智原培訓(xùn)學(xué)校

已獲好學(xué)校V2信譽(yù)等級(jí)認(rèn)證

信譽(yù)值

  • (60-80)基礎(chǔ)信譽(yù)積累,可放心報(bào)讀
  • (81-90)良好信譽(yù)積累,可持續(xù)信賴
  • (91-100)充分信譽(yù)積累,推薦報(bào)讀

與好學(xué)校簽訂讀書保障協(xié)議:

在線咨詢
2020.09.27 郭*x 132*****130 咨詢了 授課師資
2020.09.22 鄧*燕 136*****447 咨詢了 上課時(shí)段
2020.09.07 欒*生 150*****486 咨詢了 上課時(shí)段
2020.09.03 先*生 134*****596 咨詢了 招生對(duì)象
2020.08.29 王*生 183*****683 咨詢了 開班時(shí)間
2020.08.26 8*t 150*****181 咨詢了 授課師資
2020.07.22 周*士 158*****272 咨詢了 開課校區(qū)
2020.06.15 梁*生 130*****714 咨詢了 招生對(duì)象
2020.06.03 孟*生 176*****717 咨詢了 開班時(shí)間
2020.05.01 待*定 155*****906 咨詢了 上課時(shí)段
2020.04.20 王*生 155*****873 咨詢了 開課校區(qū)
2020.04.11 小*生 135*****085 咨詢了 開班時(shí)間
2020.01.16 x*生 158*****784 咨詢了 開班時(shí)間
2020.01.13 姚*生 159*****653 咨詢了 課程費(fèi)用
2020.01.03 王*士 133*****573 咨詢了 周邊交通
2019.12.29 付*生 150*****210 咨詢了 開課校區(qū)
2019.11.25 劉*生 138*****992 咨詢了 周邊交通
2019.11.22 孔*生 150*****651 咨詢了 上課時(shí)段
2019.11.12 王*生 138*****662 咨詢了 周邊交通
2020.09.02 盧*弟 181*****446 咨詢了 課程費(fèi)用
武漢人工智能高薪跳槽逆襲培訓(xùn)班

【課程簡(jiǎn)介】

2017年3月5日“人工智能”正式寫入2017政府工作報(bào)告,嶄新的時(shí)代來了!Python憑借超高的開發(fā)效率與豐富的類庫(kù),涉及無人駕駛、個(gè)人助理、金融、電商、醫(yī)療、教育等各大領(lǐng)域。預(yù)計(jì)2030年人工智能將造就七萬億美元規(guī)模的大市場(chǎng),而Python就是人工智能七萬億市場(chǎng)的未來。

課程簡(jiǎn)介

【課程內(nèi)容】

階段一:人工智能基礎(chǔ)篇

課程一:Python

Python介紹、環(huán)境安裝、Python語法格式簡(jiǎn)介、編碼規(guī)范簡(jiǎn)介…

變量與賦值、運(yùn)算符和基本運(yùn)算、字符串處理

列表元祖、字典、數(shù)組、切片、列表推導(dǎo)式、淺拷貝和深拷貝

條件判讀語句、循環(huán)控制語句

函數(shù)、lambda

項(xiàng)目案例:約瑟夫環(huán)問題

類和實(shí)例、訪問限制…

課程二:Python爬蟲應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識(shí)、HTml基礎(chǔ)

爬蟲基礎(chǔ)庫(kù)

QQ音樂數(shù)據(jù)抓取(一)(分組練習(xí))

QQ音樂數(shù)據(jù)抓?。ǘㄖv解)

綜合項(xiàng)目:基于數(shù)據(jù)抓取+數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)

課程三:MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)快速入門

MySQL安裝、MySQL創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)、MySQL創(chuàng)建表

MySQL數(shù)據(jù)類型、MySQL增刪改

MySQL查詢、MySQL索引

MySQL存儲(chǔ)過程、MySQL觸發(fā)器、MySQL事物

綜合項(xiàng)目:基于數(shù)據(jù)抓取+數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)

課程四:Python

時(shí)間庫(kù),time、datetime

python鏈接數(shù)據(jù)庫(kù),使用pymysql操作數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),存儲(chǔ)數(shù)據(jù)源采集

文件、目錄操作,通過os,file等模試塊實(shí)現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)模塊

數(shù)據(jù)可視化繪圖庫(kù)

綜合項(xiàng)目:基于數(shù)據(jù)抓取+數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)

階段二:人工智能中級(jí)篇

課程五:數(shù)學(xué)必知必會(huì)

數(shù)據(jù)分析:熟練掌握常數(shù)e、導(dǎo)數(shù)、梯度、Taylor、gini系數(shù)…

概率論:微積分與逼近論、極限、微分、積分…

線性代數(shù)及矩陣:線性空間及線性變換、矩陣的基本概念…

階段三:人工智能篇

課程六:機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)概述

數(shù)據(jù)清洗和特征選擇

回歸算法:LinearRegression算法、LassoRegression算法……

決策樹、隨機(jī)森林和題設(shè)算法

SVM、聚類算法、EM算法、貝葉斯算法、

隱馬爾科夫模型、LDA主題模型

課程七:深度學(xué)習(xí)

Tensorflow基本應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)概述、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

課程八:計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)

圖像預(yù)處理、圖像的特征提取、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成

文本分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、文本概要提取、句法分析

推薦系統(tǒng)、Hadoop基礎(chǔ)、Spark基礎(chǔ)、SparkMlib機(jī)器學(xué)習(xí)

實(shí)踐項(xiàng)目】

實(shí)踐項(xiàng)目

項(xiàng)目一:基于FaceNet、云平臺(tái)的人臉識(shí)別及人臉檢索系統(tǒng)

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

使用深度學(xué)習(xí)框架從零開始完成人臉檢測(cè)的核心技術(shù)圖像類別識(shí)別的操作,從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始一步一步構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型并展開分析與評(píng)估,方便大家快速動(dòng)手進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐!識(shí)別上千種人臉,返回層次化結(jié)構(gòu)的每個(gè)人的標(biāo)簽。

實(shí)踐項(xiàng)目

項(xiàng)目二:基于Seq2Seq的智能客服系統(tǒng)

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

聊天機(jī)器人/智能客服是一個(gè)用來模擬人類對(duì)話或者聊天的一l類系統(tǒng),利用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等NLP相關(guān)算法構(gòu)建出問題和答案之間的匹配模型,然后可以將其應(yīng)用到客服等需要在線服務(wù)的行業(yè)領(lǐng)域中,聊天機(jī)器人可以降低公司客服成本,還能夠提高客戶的體驗(yàn)友好性。通過實(shí)現(xiàn)一個(gè)聊天機(jī)器人可以幫助我們對(duì)AI整體知識(shí)的一個(gè)掌握。

實(shí)踐項(xiàng)目

項(xiàng)目三:基于生物學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)手工數(shù)字識(shí)別

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

數(shù)字識(shí)別是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的切入口,是一個(gè)非常經(jīng)典的原型問題,通過對(duì)手寫數(shù)字識(shí)別功能的實(shí)現(xiàn),可以幫助我們后續(xù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解和應(yīng)用。選取手寫數(shù)字識(shí)別的主要原因是手寫數(shù)字具有一定的挑戰(zhàn)性,要求對(duì)編程能力及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思維能力有一定的要求,但同時(shí)手寫數(shù)字問題的復(fù)雜度不高,不需要大量的運(yùn)算,而且手寫數(shù)字也可以作為其他技術(shù)的一個(gè)基礎(chǔ),所以以手寫數(shù)字識(shí)別為基礎(chǔ),從而理解深度學(xué)習(xí)相關(guān)的應(yīng)用知識(shí)。

實(shí)踐項(xiàng)目

項(xiàng)目四:基于ssd和yolo實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

行人檢測(cè)是利用圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像或者視頻序列中是否存在行人并給予定位。學(xué)習(xí)完行人檢測(cè)技術(shù)后,對(duì)類似的工業(yè)缺陷檢測(cè),外觀檢測(cè)和醫(yī)療影像檢測(cè)等目標(biāo)檢測(cè)范疇類的項(xiàng)目可以一通百通。該技術(shù)可與行人跟蹤、行人重識(shí)別等技術(shù)結(jié)合,應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)、車輛輔助駕駛系統(tǒng)、智能機(jī)器人、智能視頻監(jiān)控、人體行為分析、智能交通等領(lǐng)域。

【課程亮點(diǎn)】

亮點(diǎn)Ⅰ

機(jī)器學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)面面俱到

亮點(diǎn)Ⅱ

業(yè)內(nèi)人工智能博土教授,線上線下組合學(xué)習(xí)

亮點(diǎn)Ⅲ

基于Python,主流趨勢(shì);持續(xù)更新,一勞永逸

亮點(diǎn)Ⅳ

大咖講師授課風(fēng)格通俗易懂,

適合快速上手

亮點(diǎn)Ⅴ

提供所有數(shù)據(jù)代碼,輕松復(fù)現(xiàn)

【就業(yè)前景】

就業(yè)前景

【職場(chǎng)規(guī)劃】

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 薪資:15K-30K

必備技能:
1.掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與應(yīng)用
2.熟練使用Python
3.熟練建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型,參與評(píng)估

數(shù)據(jù)挖掘工程師 薪資:15K-30K

必備技能:
1.熟練掌握數(shù)據(jù)分析方法與機(jī)器學(xué)習(xí)建模算法
2.熟練掌握一門分析語言Python或者R
3.熟悉常用對(duì)數(shù)據(jù)清洗,預(yù)處理,特征提取方法
4.良好的閱讀paper能力,快速尋找方案

圖像識(shí)別工程師 薪資:20K-40K

必備技能:
1.熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
2.掌握CNN及其變形體網(wǎng)絡(luò)
3.熟練使用一種深度學(xué)習(xí)框架Caffe/Tensorflow
4.有人臉/物體識(shí)別方面的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

自然語言處理工程師 薪資:20K-40K

必備技能:
1.熟練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與NLP相關(guān)算法
2.掌握RNN及其變形體網(wǎng)絡(luò)
3.熟練使用Tensorflow或者其他深度學(xué)習(xí)框架
4.有搜索、推薦、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)背景優(yōu)先

數(shù)據(jù)科學(xué)家 薪資:30K-60K

必備技能:
1.有豐富的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)建模工作心得
2.對(duì)特征工程與數(shù)據(jù)清洗分析有豐富的經(jīng)驗(yàn)
3.對(duì)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)整體架構(gòu)與建模流程提出解決方案
4.豐富的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)完成建模任務(wù)

【教學(xué)現(xiàn)場(chǎng)】

教學(xué)現(xiàn)場(chǎng)
教學(xué)現(xiàn)場(chǎng)

【學(xué)制】

11個(gè)月(1320課時(shí))

【教學(xué)模式】

名師授課+在線視頻輔助+導(dǎo)師項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)

【可認(rèn)證證書】

營(yíng)銷網(wǎng)站策劃師

移動(dòng)媒體營(yíng)銷師

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷師

【技能證書】

人社部考證項(xiàng)目

作為對(duì)教育部“1+X“證書制度改革的積極響應(yīng),華信智原與人社部教培中心達(dá)成合作,學(xué)員可以通過山設(shè)計(jì)、JAVA開發(fā)考證課程提升自己。

CEAC考證項(xiàng)目

創(chuàng)意設(shè)計(jì)人才培養(yǎng)工程

電子商務(wù)證書樣本

【師資力量】

趙博士

趙博士

山東大學(xué)碩士 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)博士 東南大學(xué)數(shù)學(xué)系博士后

多年數(shù)據(jù)挖掘算法類開發(fā)經(jīng)驗(yàn)
熟練掌握回歸、分類、聚類、時(shí)間序列、文本挖掘
推薦系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、集成學(xué)習(xí)等常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法
數(shù)理統(tǒng)計(jì)、概率論基礎(chǔ)扎實(shí)
邏輯分析和數(shù)據(jù)分析能力強(qiáng)。

米教授

米教授

多年大數(shù)據(jù)AI 項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn) 陜師大碩士 算法工程師

從事基礎(chǔ)數(shù)學(xué)
機(jī)器學(xué)習(xí)研究三年
金融工程和機(jī)器學(xué)習(xí)交叉學(xué)科研究三年
主持省級(jí)課題兩項(xiàng),以或通訊作者發(fā)表SCI論文三篇
國(guó)內(nèi)核心期刊論文一篇,其它論文一篇
熟練掌握MATLAB編程,對(duì)量化投資有濃厚興趣。

【教學(xué)環(huán)境】

走廊
前臺(tái)
課室環(huán)境

【公司簡(jiǎn)介】

華信智原教育技術(shù)有限公司在北京成立,致力于信息技術(shù)研發(fā)和專業(yè)人才培養(yǎng)。作為高新技術(shù)企業(yè),華信智原集軟件開發(fā)、服務(wù)外包、大數(shù)據(jù)應(yīng)用及企業(yè)技術(shù)服務(wù)、高端人才培訓(xùn)、高等教育實(shí)訓(xùn)基地建設(shè)于一體。

公司現(xiàn)已在全國(guó)主要省會(huì)城市成立分、子公司,并聯(lián)合國(guó)內(nèi)外知名軟件、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等高科技企業(yè),在全國(guó)建立了高端人才培養(yǎng)基地和DT工程師培養(yǎng)基地,承擔(dān)了多項(xiàng)行業(yè)協(xié)會(huì)委托的專項(xiàng)工程和項(xiàng)目,取得了優(yōu)異成績(jī),贏得了社會(huì)及業(yè)內(nèi)的廣泛好評(píng)。

創(chuàng)立之初

在北京成立高科技軟件公司,走出一條從IT邁入DT時(shí)代的高技能精英人才培養(yǎng)之路,開發(fā)適合中國(guó)的應(yīng)用技術(shù)訓(xùn)練平臺(tái)和課程設(shè)計(jì)

2006-2014年

成為百度、騰訊、阿里、東軟、長(zhǎng)軟等多家知名公司合作供應(yīng)商,合作伙伴,DT精英培養(yǎng)基地在全國(guó)主要省會(huì)城市建立“高校DT實(shí)訓(xùn)基地”和“DT工程師培養(yǎng)基地”聯(lián)合戰(zhàn)略合作單位及專業(yè)院校,開創(chuàng)了DT時(shí)代大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的先河

2015年

會(huì)議中心召開發(fā)布會(huì),正式啟動(dòng)“IT高技能人才培養(yǎng)計(jì)劃 ”,并在中央電視臺(tái)播出

2016年

在中科大先進(jìn)技術(shù)研究院召開職話大數(shù)據(jù)高峰論壇,同時(shí)被授予中國(guó)首家大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)示范基地

2017年

6月12日在北京會(huì)議中心隆重啟動(dòng)“名企菁英?大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才聯(lián)盟大會(huì)暨大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才白皮書發(fā)布會(huì)”,并獲得中央電視臺(tái)新聞報(bào)道。

2018年

7月,“數(shù)據(jù)賦能,智啟未來”華信智原全國(guó)校區(qū)聯(lián)動(dòng),共同舉辦新專業(yè)發(fā)布會(huì)。
8月,北京華信智原加入“中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)”,成為第七屆企業(yè)會(huì)員。

【成功案例】

董理明
段中來

開班信息

學(xué)時(shí)
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    廣州
    武漢
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