長(zhǎng)春公認(rèn)實(shí)力強(qiáng)的人工智能培訓(xùn)學(xué)校是哪家

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人工智能無(wú)處不在

產(chǎn)業(yè)值超4000億元

人才缺超500萬(wàn)

智能推薦

人臉識(shí)別

自動(dòng)駕駛

AI機(jī)器人

我國(guó)人工智能人才目前缺口超過(guò)500萬(wàn)，國(guó)內(nèi)的供求比例為1：10，供需比例嚴(yán)重失衡，全行業(yè)急需人工智能人才。

金融行業(yè)

電商行業(yè)

交通行業(yè)

物流行業(yè)

電信行業(yè)

證券行業(yè)

全國(guó)月平均薪資

產(chǎn)業(yè)值超4000億元

人才缺超500萬(wàn)

月平均薪資

月平均薪資

月平均薪資

月平均薪資

月平均薪資

月平均薪資

月平均薪資

月平均薪資

人工智能方向

數(shù)據(jù)分析方向

開(kāi)發(fā)運(yùn)維方向

想掌握IT熱門(mén)技術(shù)，為職場(chǎng)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)

不滿工作現(xiàn)狀，想掌握一項(xiàng)有前景的高薪技術(shù)

學(xué)習(xí)Python自動(dòng)化技術(shù)，賦能本職工作，升職加薪

熱愛(ài)Python+人工智能，自學(xué)難，無(wú)法突破

就業(yè)困境，想學(xué)熱門(mén)技術(shù)增加競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，就業(yè)

北美博士團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)研發(fā)，科研成果及時(shí)轉(zhuǎn)化為教學(xué)案例，保障教學(xué)內(nèi)容緊扣時(shí)代發(fā)展。

以行業(yè)需求為導(dǎo)向，以 20 萬(wàn)雇主合作企業(yè)用人需求為基礎(chǔ)，將企業(yè)較常用的技術(shù)納入課程。

課程循序漸進(jìn)， “基礎(chǔ)-入門(mén)-進(jìn)階-應(yīng)用”一站式學(xué)習(xí)成長(zhǎng)路徑，助力你成為一名全棧AI工程師。

1. 學(xué)習(xí) Python 核心語(yǔ)法、掌握 Python 核心技能
2. 通過(guò)算法培養(yǎng)編程思維、逐步建立解決問(wèn)題能力

1. 掌握面向?qū)ο缶幊趟枷?br />2. 了解面向?qū)ο蠹軜?gòu)設(shè)計(jì)過(guò)程
3. 真實(shí)項(xiàng)目設(shè)計(jì)，了解軟件多層架構(gòu)設(shè)計(jì)思想

1. 掌握Python語(yǔ)言特性
2. 掌握Python語(yǔ)言文件類(lèi)型以及文件操作

分析項(xiàng)目需求，理解項(xiàng)目算法，熟練掌握Python
軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)，深入理解Python語(yǔ)言精髓

1. 熟練使用Linux，對(duì)Linux服務(wù)器環(huán)境有基本認(rèn)知
2. 掌握網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，利用系統(tǒng)提供的API編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)程序
3.能利用API進(jìn)行多任務(wù)并發(fā)編程，提升程序處理數(shù)據(jù)效率

1. 掌握Web程序基本原理及一般執(zhí)行過(guò)程
2. 掌握HTML/CSS/Javascript等常用前端開(kāi)發(fā)技術(shù)
3. 能利用前端開(kāi)發(fā)技術(shù)進(jìn)行Web應(yīng)用頁(yè)面編寫(xiě)

1. 掌握數(shù)據(jù)庫(kù)的基本概念
2. 能夠熟練應(yīng)用SQL語(yǔ)句操作數(shù)據(jù)
3. 能夠熟練使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)能力
4. 能夠使用Python語(yǔ)言操作MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)

1. 了解軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)基本過(guò)程，各階段主要任務(wù)及風(fēng)險(xiǎn)
2. 掌握項(xiàng)目需求分析方法，了解項(xiàng)目設(shè)計(jì)原則，能將項(xiàng)目需求轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)方案
3. 能綜合利用本階段所學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)編程、前端開(kāi)發(fā)編寫(xiě)具有實(shí)際價(jià)值的項(xiàng)目

1. 掌握Python服務(wù)端軟件開(kāi)發(fā)的核心技術(shù)，能夠***完成服務(wù)端軟件開(kāi)發(fā)，深入理解Python開(kāi)發(fā)服務(wù)端的軟件精髓
2. 熟練掌握Django后端開(kāi)發(fā)框架使用

1. 理解非關(guān)系型數(shù)據(jù)的思想及應(yīng)用，掌握使用非關(guān)系型數(shù)據(jù) Redis的開(kāi)發(fā)技能
2. 掌握Ajax和JSON開(kāi)發(fā)、使用方法，熟練進(jìn)行編程

1. 熟悉項(xiàng)目開(kāi)發(fā)流程、掌握需求分析方法、熟悉項(xiàng)目文檔編寫(xiě)
2. 前后端分離的設(shè)計(jì)思想、完成 前后端分離的電商 網(wǎng)站的后端代碼編寫(xiě)

1. 了解人工智能起源、發(fā)展過(guò)程及現(xiàn)狀
2. 掌握Numpy/Matplotlib/Pandas等常用科學(xué)計(jì)算庫(kù)的使用，能進(jìn)行數(shù)組/矩陣處理，使用工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化
3. 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)基本思想、流程及常用方法
4. 理解并掌握回歸問(wèn)題、分類(lèi)問(wèn)題、聚類(lèi)問(wèn)題常用模型、特點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)方法及應(yīng)用
5. 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估及優(yōu)化方法
6. 熟練使用sklearn通用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

1. 掌握?qǐng)D像分類(lèi)預(yù)處理技術(shù)、圖像分類(lèi)樣本標(biāo)注方法
2. 能利用圖像分類(lèi)理論、深度學(xué)習(xí)框架解決工程中的圖像識(shí)別、分類(lèi)問(wèn)題
3. 掌握利用Tensorflow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
4. 掌握?qǐng)D像分類(lèi)原理，能利用該原理進(jìn)行手寫(xiě)體識(shí)別、服飾識(shí)別
5. 理解常用圖像分割模型
6. 能利用深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)Mask RCNN、DeepLab V3+模型

1. 了解推薦系統(tǒng)的作用、發(fā)展歷史、現(xiàn)狀及趨勢(shì)
2. 掌握常用推薦系統(tǒng)思想、原理及經(jīng)典算法
3. 利用推薦算法及工具解決實(shí)際項(xiàng)目問(wèn)題

1. 理解掌握深度學(xué)習(xí)基本概念
2. 理解深度學(xué)習(xí)基本理論、原理
3. 掌握經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)

原理與理論：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)
技術(shù)應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、推薦引擎、強(qiáng)化學(xué)習(xí)
框架技術(shù)：sklearn、Tensorflow、Pytorch、飛槳

數(shù)據(jù)采集技術(shù)：requests/Xpath/re/Scrapy/Mongo/Redis/MySQL
數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)：Numpy、Pandas
數(shù)據(jù)可視化技術(shù)：Excel/PowerBI/Tableau/Matplotlib
機(jī)器學(xué)習(xí)：SVM、線性回歸、多項(xiàng)式回歸、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、聚類(lèi)

WEB前后端開(kāi)發(fā)能力、網(wǎng)頁(yè)測(cè)試與評(píng)測(cè)能力、數(shù)據(jù)分析與可視化能力、語(yǔ)音與圖像識(shí)別檢測(cè)能力、對(duì)開(kāi)發(fā)的實(shí)戰(zhàn)與溝通能力、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘指標(biāo)分析能力

具備數(shù)據(jù)分析思維

掌握主流數(shù)據(jù)分析工具的用法

熟悉數(shù)據(jù)分析全流程

掌握數(shù)據(jù)分析常用技術(shù)的應(yīng)用

維護(hù)開(kāi)發(fā)后臺(tái)業(yè)務(wù)

運(yùn)用熱門(mén)技術(shù)開(kāi)發(fā)主流Web網(wǎng)站

具備企業(yè)大型項(xiàng)目持久開(kāi)發(fā)能力

進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化

掌握人工智能核心編程思想

具備解決基礎(chǔ)AI問(wèn)題的能力

掌握AI開(kāi)發(fā)核心工具

熟悉圖像分割技術(shù)

規(guī)劃產(chǎn)品的視覺(jué)算法

實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)、目標(biāo)檢測(cè)

基于模板匹配的高精度匹配定位

圖像預(yù)處理以及圖像增強(qiáng)

使用Python進(jìn)行爬蟲(chóng)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)

掌握常見(jiàn)的反爬蟲(chóng)手段及其原理

掌握主流爬蟲(chóng)框架的原理及用法

根據(jù)目標(biāo)網(wǎng)站設(shè)計(jì)爬蟲(chóng)方案

掌握軟件自動(dòng)化測(cè)試核心思想

掌握web端軟件自動(dòng)化測(cè)試

掌握接口自動(dòng)化測(cè)試技能

用主流框架進(jìn)行APP自動(dòng)化測(cè)試

達(dá)內(nèi)集團(tuán)聯(lián)合百度公司在智能領(lǐng)域
實(shí)戰(zhàn)人才培養(yǎng)上深度合作

達(dá)內(nèi)教育與華為簽署全面合作協(xié)議
加速AI+大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)

技術(shù)引入

課程引入前沿?cái)?shù)據(jù)分析知識(shí)技術(shù)點(diǎn)

項(xiàng)目引入

課程植入大廠商業(yè)項(xiàng)目及業(yè)務(wù)解決方案

人才模型

培養(yǎng)目標(biāo)對(duì)標(biāo)大廠級(jí)人才能力模型

飛槳提供的70+精選應(yīng)用效果較佳的模型，全部經(jīng)過(guò)真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的有效驗(yàn)證。

飛槳同時(shí)支持稠密參數(shù)和稀疏參數(shù)場(chǎng)景的超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)并行訓(xùn)練，支持千億規(guī)模參數(shù)、數(shù)百個(gè)節(jié)點(diǎn)的并行訓(xùn)練

飛槳完整支持多框架、多硬件和多操作系統(tǒng)，為學(xué)員提供高兼容性、高性能的多端部署能力。

為學(xué)員提供動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖兩種計(jì)算圖。動(dòng)靜態(tài)圖部署方便、運(yùn)行速度快，應(yīng)用落地更。。

項(xiàng)目目標(biāo)：掌握標(biāo)準(zhǔn)B2C電商、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)方案

1.標(biāo)準(zhǔn)電商核心： 商品搜索、購(gòu)物車(chē)、訂單系統(tǒng)、第三方支付、用戶中心 ， 第三方授權(quán)
系統(tǒng)
2.企業(yè)級(jí)技術(shù)解決方案： redis緩存、Celery異步解決方案、 Haystack+Elasticsearch商品搜索、第三方授權(quán)【Oauth2.0】、第三方支付【支付寶】、Celery定時(shí)任務(wù)解決方案 + 第
三方sms對(duì)接方案

核心解決方案：20+數(shù)據(jù)庫(kù)、1000+數(shù)據(jù)量、15+業(yè)務(wù)指標(biāo)、10+解決方案

項(xiàng)目目標(biāo)：根據(jù)人臉相似度，判斷兩張臉是否為同一個(gè)人，可用于人臉考勤、人臉門(mén)禁、人臉支付、人臉檢票等等

1.人臉檢測(cè)/人臉識(shí)別原理
2.MTCNN人臉檢測(cè)模型
3.DeepFace、FaceNet人臉識(shí)別模型
4.常用人臉數(shù)據(jù)集（SFC數(shù)據(jù)集、LSW數(shù)據(jù)集、YTF、CelebA數(shù)據(jù)集、WIDER Faces數(shù)據(jù)集）
5.Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架

核心解決方案：30+數(shù)據(jù)庫(kù)、1000+數(shù)據(jù)量、20+業(yè)務(wù)指標(biāo)、10+解決方案

1.圖像分割原理：語(yǔ)義分割/實(shí)例分割/全景分割、評(píng)價(jià)指標(biāo)（像素精度、平均像素精度、
平均交并比）、圖像分割的應(yīng)用
2.經(jīng)典分割模型：FCN（全卷積網(wǎng)絡(luò)）模型、U-Net模型、Mask R-CNN模型、DeepLab系列
（空洞卷積、條件隨機(jī)場(chǎng)、ASPP、Xception、depthwise卷積）
3.常用數(shù)據(jù)集：VOC2012、MS COCO、Cityscapes、Pascal Context
4.圖像分割工具：labelme
5.飛槳深度學(xué)習(xí)框架

核心解決方案：28+數(shù)據(jù)庫(kù)、1000+數(shù)據(jù)量、10+業(yè)務(wù)指標(biāo)、15+解決方案

項(xiàng)目目標(biāo)：對(duì)于快消品企業(yè)，能夠?qū)ι坛T(mén)店的銷(xiāo)售額進(jìn)行預(yù)測(cè)，尤其是能量化自身所能控制的各種促銷(xiāo)因素產(chǎn)生的結(jié)果

1.數(shù)據(jù)探索性分析：直方圖
2.Seaborn：jointplot函數(shù)
3.數(shù)據(jù)集劃分
4.決策樹(shù)/隨機(jī)森林算法
5.特征重要性排序
6.回歸模型評(píng)價(jià)指標(biāo)：平均誤差/R平方值/中值誤差等

核心解決方案：50+數(shù)據(jù)庫(kù)、1000+數(shù)據(jù)量、20+業(yè)務(wù)指標(biāo)、15+解決方案

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

數(shù)據(jù)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)

AI智能

全棧開(kāi)發(fā)

自動(dòng)化測(cè)試

自動(dòng)化運(yùn)維

分析行業(yè)發(fā)展
一對(duì)一職業(yè)規(guī)劃
開(kāi)通試聽(tīng)賬號(hào)
制定學(xué)習(xí)計(jì)劃

自我介紹大賽
周測(cè)/月考
班主任訪談
職業(yè)素養(yǎng)課

知識(shí)串講
班級(jí)團(tuán)建
技能認(rèn)證課
新老學(xué)員交流會(huì)

項(xiàng)目立項(xiàng)
項(xiàng)目研發(fā)
項(xiàng)目匯報(bào)
作品包裝

就業(yè)動(dòng)員會(huì)
簡(jiǎn)歷指導(dǎo)
模擬面試
職業(yè)素養(yǎng)課

求職訓(xùn)練營(yíng)
名企雙選會(huì)
專(zhuān)場(chǎng)招聘會(huì)
異地就業(yè)服務(wù)

大內(nèi)高手講座
課程開(kāi)源
人脈圈層
創(chuàng)業(yè)孵化

企業(yè)“量身定制”技術(shù)人才。學(xué)員畢業(yè)后可入職企業(yè)

為學(xué)員提供入職心儀企業(yè)通道，學(xué)員可與企業(yè)進(jìn)行面對(duì)面溝通

學(xué)員與數(shù)萬(wàn)企業(yè)面對(duì)面交流優(yōu)中優(yōu)選，現(xiàn)場(chǎng)敲定入職offer

為在讀期間學(xué)員 推薦就業(yè)機(jī)會(huì)，讓好工作來(lái)找你

達(dá)內(nèi)學(xué)員一地學(xué)習(xí)，全國(guó)就業(yè)，就業(yè)沒(méi)有地區(qū)的限制性

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