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北大青鸟人工智能+python课程

为什么学人工智能,比起智能我们更缺人工

国务院出台政策大力推动AI发展
保守估计,2030年的中国将成为世界主要人工智能创新中心。
AI相关产业规模达100000亿元,你能想象吗?
现今中国人工智能领域的投融资占全球的60%,是规模最大的国家;
中国人工智能市场增长迅速,2017年其市场规模达237亿元,同比增长67%。
资料内容:部分来自国务院下发《新一代人工智能发展规划的通知》

人工智能人才需求
统计数据表明,截止2018年年中,
AI从业人员50000人,而行业需求量已经突破1000000人,
而AI对人才的需求仍然与日俱增。
中国人工智能企业数量达数千家,位列全球第二,北京是全球人工智能企业最集中的城市。
资料内容;部分来自国务院下发《新一代人工智能发展规划的通知》

人工智能岗位薪资
人工智能,古老而又崭新的行业,迈进高薪近在咫尺。
人工智能高科技人才全球紧缺,需求旺盛。技术类工程师平均月薪2.58万,而50%的人工智能人才月薪可达3万以上。

人工智能适合人群:
大学生:就业需求迫在眉睫,对未来充满期待和不确定,该入哪一行、选择什么职业?
选择北大青鸟人工智能课程:通过大量的真实项目训练,提升动手能力,增加项目实战经验。课上课下全天候训练,锻炼实战开发项目的能力。巩固学过的数学知识,理解算法原理,增加项目动手经验的同时,为更高层次的算法解决方案打好基础。

职场人士(数据分析):已经拥有了数据分析抓取方面工作经验的白领,技能发展遇到瓶颈,如何突破职业天花板?
选择北大青鸟人工智能课程:充分利用已有数据方面的经验技能,对AI算法的推导过程原理进行深度补充,在数据挖掘分析基础上进一步提升,从数据引入深度学习知识,在数据基础上进入AI的学习,将数据分析挖掘的知识充分灵活运用,运用算法解决实际问题。

IT从业者:Javaer、PHPer、前端er...具备了丰富的项目开发经验,职业发展进入平台期,如何迈进科技前沿行业?
选择北大青鸟人工智能课程:直接跳过编程基础,通过项目之间横向和纵向的对比,迅速进入AI项目的开发,在开发过程中理解AI项目的开发过程及技能,理解深度学习开发AI项目,大大增加在算法开发方面的能力。

人工智能从业者职业规划
人工智能到底干什么?人工智能岗位都有哪些?
一:AI算法工程师
1、深度学习算法研究、实现和优化,负责特定需求的深度学习算法解决方案。
2、跟进业界人工智能的研究成果,开发并提升相应的算法任务。

二:图像识别工程师
1、根据公司产品和业务需求,进行相关图像算法的研究和开发。
2、负责相关算法的核心代码实现或移植。

三:自然语言处理工程师
1、根据公司产品和业务需求,进行相关NLP算法的研究和开发。
2、负责NLP问题的研究,完成知识抽取、实体匹配、语义消歧、关系抽取等应用的研发。

四:语音识别工程师
1、参与公司核心语音识别算法的设计和研究及其工程实现。
2、负责跟进行业前沿技术发展趋势,不断优化当前神经网络模型

五:数据挖掘工程师
1、对产品与用户数据进行爬取和分析,发现数据背后的特征规律;
2、完成产品、市场等部门提出的各类数据挖掘需求、完成机器学习与数据挖掘项目。

六:数据分析工程师
1、负责数据分析工作,挖掘数据分析需求,制定并实施分析方案,进行项目数据分析、模型建构和数据处理。
2、结合分析结果,设计业务指标体系及数据产品并驱动相关业务的发展。


北大青鸟人工智能课程体系:
1. 人工智能初级:人工智能技术和应用场景的全面解析,系统化介绍人工智能技术链条
通过实例对人工智能的开发语言载体Python进行深入理解并掌握Python语法规则,变量和数据类型,程序结构控制,Python的数据结构,Python中的OOP,了解-神经网络的训练方法和流程,学习主流机器学习、深度学习框架环境的搭建,TensorFlow、Keras、Caffe等。
人工智能中级:本模块重点在于算法的开发实现方面,学习人工智能中的识别技术
通过数字识别和人脸识别、自然语言处理等这些应用极为广泛的项目开发,深入介绍深度学习的概念,激活函数以及神经网络基础,对CNN、RNN进行原理方法和原理学习,卷积层和池化层,图像特征提取与识别,经典LeNet模型,LSTM,Encoder-Decoder Model等,同时引入自然语言处理方面的内容,包括分词、题干提取建模等,为不同方向的技术学习构建完整的技能知识图谱。
人工智能高级:从本阶段开始,我们的学习重点转向高级的模型优化算法上
在项目开发实现的基础上进行调优处理,通过学习过程的优化、数据预处理方法、超参数、学习率优化、Batch-Normalization等方法,实现开发算法的优化,完善提升神经网络的效率和质量,进一步理解算法实现与设计,实现开发工程师提升到算法专家之路。


2.  数据分析初级:使用Python处理工作场景中的简单数据分析
基于CDBD(中国历代人物传记资料库)数据集开发课程案例,介绍数据分析的基本流程和方法,涉及的数据建模方法主要是聚类和决策树,学完之后能够使用Python处理工作场景中的简单数据分析。
数据分析中级:成为具有一定分析思维的数据分析师
基于真实企业数据库开发案例,重点介绍K-近邻、凝聚与分裂(层次聚类算法)、线性回归、朴素贝叶斯等数据建模方法,最终成为具有一定分析思维的数据分析师,满足就业需求。
数据分析高级:成长为一名高级数据分析师,并获得算法工程师的相关技能
基于前两个阶段学员学习数据开发的在线学习数据分析案例,通过完全贴近真实情境的数据分析工作,学会处理各种数据分析中的复杂问题,所使用的建模方法有支持向量机、DBSCAN、逻辑回归和反向传播神经网络,最终成长为一名高级数据分析师,并获得算法工程师的相关技能,能做出直接跟系统交互的仪表盘。

3.  Python初级:数据可视化
在大量数据的情况下,如何让数据能够更直观,更高效的输出有用的信息就需要借助于数据可视化技术。通过项目实战完全掌握Matplotlib实现简单直观的数据可视化、Echarts实现更丰富的交互需求,在此基础上认识更多的数据可视化库并灵活运用。
Python中级:数据抓取与采集
互联网上存在着海量的数据信息,通过爬虫可以快速高效的获取这些数据。Scrapy爬虫框架是当前非常流行的一款爬虫框架。Scrapy使用Python作为开发语言,并且提供了非常丰富扩展功能,数量掌握Scrapy爬虫框架的使用能够实现高效获取互联网数据的目标。
Python高级:数据清洗与挖掘
本阶段主要完成数据处理方面的学习,利用Python实现数据清洗与存储相关技能。数据被正式应用于AI核心算法前,需要经过迁移、清洗、分片等多种转换处理,利用Python的numpy、pandas模块有效处理源数据中的空缺值、噪声数据、不一致数据、重复数据等。数据来源、存储环境是多样的,分别来自于JSON、CSV文件,MySQL、Redis、MongoDB数据库,HDFS文件系统等等。利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模块很好地解决了数据存储问题。