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人工智能培训机构,上海涛德,算法工程师,数据科学家高端培训机构-上海涛德

AI人工智能、机器学习培训

 

 

学员薪水:目前已就业学员:最低年薪30万,最高60+股权

 

学员offer:阿里,金山,汽车之家,TD,众安等公司


学员就业信息http://www.databi.cn/article-250-1.html


本课讲师http://www.databi.cn/article-251-1.html


每班人数:10人左右小班授课

 

 

AI人工智能课程简介:

 

AI 人工智能相关职业薪水,目前毋庸置疑是IT业界最高薪水。


Google,Facebook,百度,阿里,腾讯宣布人工智能是他们最重要的战略中心。中国宣布人工智能成为国家战略。

 

TensorFlow是开源人工智能、深度学习、机器学习软件库。是目前最受关注的开源平台。目前在多个开源产品中处于绝对的领先。涛德课程将包括但不限于TensorFlow的相关技术

 

OPENAI 是特斯拉与太空技术探索公司SpaceX创始人马斯克创立的组织。OpenAI 提出了很多人工智能相关的算法,其中不少算法已经成为人工智能的标准。我们的课程内容也将包括OPENAI提出的人工智能实现方法。

 


 

 

 

涛德学员如何获得比别人更高的薪水?

 

 

企业需要的是能够开发算法、解释算法的工程师,而不是只会调用算法工具的工程师。涛德培养的是具备源代码级开发能力的算法工程师。

 

2 90%的课程时间聚焦在机器学习高级数学核心,及算法的实现。我们不是培训基础程序员+顺便学习基本的机器学习内容。我们只聚焦高级机器学习、AI人工智能算法工程师岗位。

 

3 同时学习R语言和Python环境下的机器学习算法。您将具备R+Python两种实现机器学习的能力。因为很多企业要求同时懂得两种机器学习语言。

 

4 除了常规回归、逻辑回归、随机森林、SVMC45C50决策树、深度神经网络等算法,我们更提供DeepMind,AlphaGo,2018以来最新的机器学习算法。

 

 

 

 

课程特色:

 

1:学员能够自己动手完成后续大纲列出的14个核心实验项目+3个数学算法项目。

 

2:不同于常规的培训只简单介绍算法接口的调用、我们的核心是深入理解算法背后的数学模型、同时还将学习如何开发自己的高级算法。

 

3:从零开始教你搭建机器学习平台、TensorFlow深度学习平台、OPENAI主流模型开发, 同时学习其他高级机器学习算法及手工开发(不调用内置函数的方式)线性模型,AI机器人模型。

 

4:因为课程难度大,门槛高。我们发现远程授课效果无法保证,因此我们只提供:

面授课程 + 课后实验 + 免费重听 +学员技术群(详情请咨询涛德课程顾问)。  

 

 

 

核心AI项目:

 

项目1:图像识别,人脸识别等AI视觉

项目2AI机器人写小说、诗歌

项目3:打造我们自己的Alphago,机器人下棋程序开发(手工开发,不借助于其他接口)

项目4:多个主流机器学习模型流水化训练模型(新增)

 

 

 

其他机器学习项目:

 

项目5:癌症筛查检测

项目6:自然语言处理NLP:电信垃圾短信过滤

项目7:高风险银行贷款识别

项目8:医疗保险费用评估

项目9:工业品强度检测

项目10:手写数字图片识别

项目11:购物篮分析推荐算法

项目12SNS社交网站用户营销:细分市场推销群体识别

项目13:手工实现梯度下降回归模型

项目14:基于TensorFlow实现回归模型

 

 

 

核心数学项目:

项目1:手工计算梯度下降

项目2:神经网络链式求导

项目3:手工计算含二阶偏导的凸优化

 

 

 

  

课程大纲:

 

独家核心教学内容  一: 人工智能

(注:涛德全国独家编写教材,本部分内容没有相关书籍出版)

 

1 人工智能与动态规划

2 主流动态规划算法

3 智能体随机行为计分矩阵

4 智能体行为选择 

5 马尔科夫动态决策

6 不调用任何平台接口的人工智能开发

项目:机器人下棋Mini AlphaGo程序开发

 

 

 

独家核心教学内容  二:高级算法数学模型详解

 

(1:涛德全国独家编写教材,本部分内容没有相关书籍出版)

 

我们认为高薪的机器学习、人工智能工程师不光是要懂工具的使用、还需要理解开源工具背后的高级数学。

 

涛德的算法模型包括 1统计、2高数、3线代等内容之外

还包括:如凸优化、解析几何等其他更高级别数学算法内容

 

本部分内容较多,以下列出部分内容(约占1/5:

 


Vector projection

数据集表示

优化问题     

Minors

Hessian

 

  

 

 

三:Python 3 基础,R语言基础

 

注:我们认为一个合格的数据科学家应该同时具备RPython开发能力

 

Python 3基础语法

Python 基础绘图

常见科学计算包使用

R语言基础

R语言绘图

 

 


     : 统计学习的实现

     

    注:商业上大部分数学及统计应用是基于R语言,本部分内容采用R语言

     

    R连接数据源

    R与概率统计   

    概率与事件基础理论

    常用统计量

    随机变量分布

    离散型随机变量与概率概率质量函数与累计分布

    连续随机变量及概率分布

    推断统计

    推断统计:假设检验

    Z,t,F等近10种分布的分析与检验及相关案例(案例主要以金融行业为主)

     

     

    五:Python 3 R语言机器学习及基础数学算法

     

    注:我们认为一个合格的数据科学家应该同时具备RPython开发能力,因此本部分采用两种语言学习。

     

    课程内容:

    数据模型评估

    数据挖掘模型、精准度分析

    主流监督学习算法

    主流无监督学习

    KNN

    SVM分类、

    K-means聚类

    线性回归

    GLM、逻辑回归、泊松回归

    C50

    Apriori推荐算法

    bagging

    bootstrapping

    k-fold cv

    10种以上算法实现以下多个项目


     

    六:数学基础

     

    注:商业上大部分数学及统计应用是基于R语言,本部分主要内容采用R语言

     

    与机器学习相关的微积分知识

    与机器学习相关的线性代数知识

    如何在程序中计算导数、梯度、损失函数

    如果在程序中获得Chain Rules 链式求导结果

    爬山算法

    退火算法

    梯度下降算法

    案例:手工实现线性回归梯度下降模型开发

     

     

     

    七:TensorFlow(基于Python)

     

    深度学习简介

    TensorFlow的安装简介

    神经网络算法基础

    高等数学基础链式求导

    矩阵运算

     

    计算图和 TensorFlow 基础

    深度神经网络

    损失函数定义

    反向传播和优化器

    神经网络的优化

    多分类器

    学习率设置、过拟合问题、Drop out

     

    卷积神经网络(CNN)与图形识别

    卷积神经网络常用结构

    卷积层和池化层

    实现LeNet-5经典模型及其他模型

    图形数据处理函数

    案例:图像识别

     

     

     

    RNN 循环递归神经网络

    LSTM 长短时间记忆网络的结构

    如何用RNN进行NLP自然语言处理

    如何用RNN进行时间序列分析

    案例: NLP机器人写作

     

     

    TensorFlow其他相关内容

    词向量

    子采样

    负采样

    案例训练词向量 

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      GMT+8, 2018-11-13 07:00 , Processed in 0.121526 second(s), 10 queries , Gzip On.

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