【學習時間】

周一到周五8-17點

【授課方式】

面授+網課

【課程背景】

垂直專業深度、縱向創新力度、橫向知識寬度、課程服務體驗

【學習目標】

從0學習人工智能知識

【招生對象】

零基礎學員

【師資力量】

Dr. Danian Gong

人工智能工程師

教學經驗17年

教學背景：

加州科技大學客座教授

ProEdst機器學習課程導師

清華大學EE專業博士學位

榮譽：硅谷人工智能科學家

董雪婷（Yuki）

人工智能工程師

教學經驗10年

畢業于復旦大學數學科學學院

【課程內容】

"人工智能之數學基礎（約6小時）

1.微積分

2.線性代數

3.概率論與數理統計

02數據庫基礎——關系型數據庫（約8小時）

1.SQL入門及安裝

2.數據表及字段操作

3.SQL查詢、鏈接

4.SQL商業應用案例

03數據庫基礎——非關系型數據庫（約5小時）

1.MongoDB簡介

2.MongoDB的常用操作

3.MongoDB的使用

4.Python操作MongoDB

04人工智能之Python基礎篇（約5小時）

1.Python的安裝與環境配置

2.Python的基礎與規范

3.Python的基本對象類型

4.Python語句

05人工智能之Python進階篇（約5小時）

1.函數

2.類與對象

3.庫與模塊

4.文件

5.錯誤與異常

06人工智能之機器學習基礎篇（約10小時）

1.Python機器學習算法庫Scikit-Learn入門介紹

2.Python統計分析基礎

3.SVD分解與主成分分析

4.線性回歸算法實現

5.嶺回歸、Lasso和彈性網

6.判別分析

7.梯度下降算法原理與Scikit-Learn實現

8.邏輯回歸算法原理與Scikit-Learn實現

9.貝葉斯算法原理與Scikit-Learn實現

10.案例：泰坦尼克號生存預測

07人工智能之機器學習進階篇（約20小時）

1.KNN最近鄰元素分類器

2.時間序列模型

3.EM算法

4.聚類分析

5.決策樹模型的基本原理與Scikit-Learn實現

6.集成算法入門

7.集成算法的Scikit-Learn實現

8.感知機模型基本原理

9.支持向量機基本原理與Scikit-Learn實現

10.XgBoost

11.案例：上市公司股價預測

12.案例：客戶風險評級

13.大型案例：上市公司營收狀況預測

08人工智能之復雜網絡分析（約10小時）

1.圖論

2.復雜網絡的拓撲結構性質

3.更多類型的網絡

4.復雜網絡的演化

5.復雜網絡的功能

6.案例：北京市快速軌道交通的有效性

7.案例：社交網絡數據分析

09深度學習框架Tensorflow（約7小時）

1.開發環境搭建

2.Tensorflow基本數據結構

3.TensorFlow實現代碼結構和開發步驟——回歸問題

4.TensorFlow深度學習基礎--神經網絡——分類問題

5.手寫數字識別的突破---卷積神經網絡Tensorflow實現

10人工智能之深度學習基礎篇（約15小時）

1.AI概述和Tensorflow基礎

2.神經網絡結構

3.卷積神經網絡

4.RNN和LSTM

收 起獲取詳細課程大綱

11人工智能之深度學習進階篇（約15小時）

1.神經網絡算法基礎(1)

2.神經網絡算法基礎(2)

3.遷移學習和強化學習

4.自然語言處理（NLP）

12識文斷字：人工智能實戰之文本分析（約6小時）

1.文本分析簡介

2.文本數據預處理

3.文本分析應用與Python語言實作

13火眼金睛：人工智能實戰之圖像識別（約6小時）

1.深度學習與圖像識別及經典數據集

2.圖像識別的突破--卷積神經網絡簡介

3.使用卷積神經網絡對經典數據集cifar進行分類識別

4.使用自己的數據集訓練卷積神經網絡

14耳聽八方：人工智能實戰之語音識別（約5小時）

1.語音識別介紹

2.語音技術分析

3.本地語音識別

4.網絡語音識別

15運籌帷幄：人工智能實戰之對抗生成網絡（約5小時）

11.GAN簡介

2.GAN原型詳解

3.DCGAN

4.DiscoGAN

5.半監督學習

6.知識匯總與作業

16冰雪聰明：人工智能實戰之智能問答系統（約5小時）

1.從與機器的溝通方式開始

2.對話：問題的理解與答案的生成

3.詞典：關鍵詞檢索

4.專家：指定領域的問答助手

5.百科全書：開放式的問答系統"

【學員風采】

【品牌宣傳】

用AI讓優質的教育人人可得

【機構環境】

【發展歷程】

2006年 開展數據統計、計量實戰，學術研究等相關培訓視頻和現場班

2007年 開展數據統計、數據分析相關培訓班

2011年 隨著大數據熱潮的來臨，依托累計上萬類共享資料，多年沉淀師資團隊，論壇召集多位專家，研發CDA數據分析師體系

2013年CDA數據分析師品牌成立，提供系統化的大數據、數據分析人才培養和認證

2014年 CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一屆全國CDA數據分析師認證考試

2015年第 一屆中國數據分析師行業峰會（CDAS）在9月11日成功舉辦，參會人數逾3000人

2016年 CDA匯聚海內外大數據、數據分析專家上千人，推出就業班、數據科學家訓練營、企業內訓、CDA俱樂部等多個項目

2017年整合論壇與CDA數據分析師業內資源，形成數據分析領域生態圈，并進一步升級CDA企業內訓體系，正式推出大數據實驗室

2018年北上廣深等多個城市均有校區；擁有200多位專業師資；培養學員超過3萬人，每年6月/12月全國28個城市舉辦CDA認證考試

2019年已舉辦九屆數據分析師認證考試，得到業界廣泛認可，學員遍布各大知名企業。人工智能產品“好學AI”問世，引領DT時代新一波技術培訓浪潮

【機構簡介】

目前，CDA已與國內100多所高校進行了戰略合作，建立了CDA數據分析師考試中心及人才培養基地；已出版30多本CDA數據分析師系列叢書，市場發行量數萬冊；已進行500多期線上線下數據分析及大數據培訓課程，培養學員10萬+人次；已在全國70+城市舉辦15屆CDA數據分析師認證考試，報考考生數萬人；已開展了四屆中國數據分析師行業峰會（CDA SUMMIT），每屆參會人數3000多人；中國數據分析師俱樂部（CDA CLUB）每周舉辦各類型線上線下沙龍會議、公開課等活動共1000多期。