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为什么学人工智能

比起智能我们更缺人工

岗位需求
产业发展

岗位需求

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》

产业发展

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》

什么样的人适合学

如果你有着如下的困扰，解决问题的时候到了

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？

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。
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。
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。
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；
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。
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。

科学实用的课程体系

成体系培养，符合行业发展趋势

人工智能
数据分析
Python

Python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。
Python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。
Python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。

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。

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。

高精尖的应用项目体系

结合互联网应用场景，培养学员遇到问题->分析问题->解决问题的实际能力
业务级解决方案+系统级解决方案

01
车牌号码识别

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，该项技术在车辆管理、电子收费等系统中广泛应用，图像识别是AI最广泛的应用之一。
02
身份证识别

身份证识别应用于线上线下银行、交通出行检验等行业，是指使用图像识别技术对身份证信息自动提取，并对身份证信息按要素格式化输出信息。
03
人脸识别验证

人脸识别技术的发展让“刷脸”变成现实，例如门禁刷脸系统、IPhoneX刷脸解锁、手机银行支付等等。人脸验证主要通过人脸识别定位、人脸属性识别、特征提取等等技术，保证其准确率和安全性。
04
客服机器人

采用自然语言处理技术，智能客服机器人的应用有着明显的优势。特别是为企业大大提升了服务效率，收集用户诉求和行为数据，为企业改进产品提供了有力支撑。