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“萬千企業”高薪角逐——造就AI人工智能研發工程師

人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來,理論和技術日益成熟,應用領域也不斷擴大,可以設想,未來人工智能帶來的科技產品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

據領英上半年發布的全球AI領域技術人才分布圖顯示,中國目前的AI人才缺口超過5萬人,排在全球第七位。

人才供不應求,導致領域崗位的薪資也自然水漲船高。

(薪資表)2018年最新數據:python、大數據、人工智能從業者工資

很多人,尤其是應屆畢業生和剛參加工作的技術工程師們,都想在這股 AI 熱潮中,憑借一腔熱血,勇敢的邁入人工智能領域,但均以失敗告終。那是因為他們所擁有的技能和企業所需的AI人才標準是不對等的。

為迎接以人工智能為中心的第四次工業革命到來,譽天教育特成立人工智能研究項目組,以全球大數據HCIE第一人鄒圣林老師為主導,大數據HCIE第五人高志康老師、人工智能HCNA先行者張武老師、曾曦老師為輔導,特研發出本套橫跨多個核心領域的人工智能研發工程師課程,比原有的HCNA-AI內容更為豐富,就業領域更廣,內容等同于華為HCIE的高度和難度。

學習人工智能研發工程師課程,您將熟悉Linux操作系統基礎,系統理解并掌握Python編程,人工智能領域的必備數學知識,應用廣泛的開源機器學習/深度學習框架TensorFlow的基礎編程方法,深度學習的預備知識和深度學習概覽,圖像識別基礎編程,語音識別基礎編程,人機對話基礎編程,使您具備人工智能自然語言處理工程師、圖像處理工程師、語音處理工程師、機器學習算法工程師等崗位所必備的知識和技能。

課時:120課時

入學要求 就業地點
對人工智能感興趣的應屆畢業生、待業人員、在職人員 根據學員自身意愿安排工作城市(全國各地)
認識AI

01

人工智能的誕生和基本概念

02

人工智能的應用

03

人工智能產業發展與戰略規劃

04

人工智能的未來與挑戰

05

人工智能系統知識介紹

所需掌握的內容
學習大綱 具體內容
模塊一: Linux基礎

當前AI開發及運行環境大部分都是在Linux系統下,而Linux作為企業服務器最常用的系統,已經是IT的基礎技能。學習本章內容,您將對Linux基礎操作了如指掌,為接下來的開發學習打下堅實的基礎。本內容也是作為零基礎必備課程。
1. Linux發展與系統安裝
2. Linux基本使用與文本編輯器
3. Linux幫助系統
4. 用戶和權限管理
5. 網絡及計劃任務
6. I/O及管道
7. rpm與yum

模塊二: Python編程基礎

因為AI的爆發,Python目前已經處于編程語言排行榜第一的位置。Python更是AI開發的基礎語言,學習本章內容,您將熟練掌握Python基礎語法和編程技巧,并且做出一款能自己玩的小游戲,成就感爆棚。
1. Python簡介及環境搭建
2. Python2和Python3的區別
3. Python變量、標識符和關鍵字
4. 輸入輸出與運算符
5. Python字符串、元祖、列表、字典等
6. if、for、while語句
7. 函數
8. 文件操作
9. 類與對象
10. 飛機大戰游戲實現

模塊三:數學基礎

數學是AI處理的核心,機器學習需要從大量數據中獲取有用數據加以分析并作出反應,用到的就是數學算法。學習本章內容,您將理解線代、概率論的數學基礎知識,并熟練掌握Python實現方法。
1. 向量
2. 線性代數基礎-矩陣與行列式
3. 特殊矩陣
4. 特征值與特征向量
5. 概率論基礎—幾種常見分布與分布函數
6. 信息論與最優化
7. Python數學庫的使用

模塊四:TensorFlow

TensorFlow目前已經是人工智能最火的編程框架,深度學習、神經網絡開發框架。學習本章內容,您將理解并熟練掌握TensorFlow編程結構和程序設計,為人工智能開發打下堅實基礎。
1. TensorFlow簡介與安裝
2. TensorFlow處
3. 理結構
4. TensorFlow處理會話
5. 變量與傳入值

模塊五:深度學習

人工智能的實現需要機器不斷的學習知識,才能更加準確的做出反應。學習本章內容,您將理解機器學習深度學習算法,并熟練掌握算法的應用,具備人工智能開發產品能力。
1. 機器學習簡介
2. 機器學習與數學分析
3. 矩陣分析與應用
4. 凸優化初步
5. 回歸分析與工程應用
6. 特征工程
7. 深度學習介紹
8. 人工神經網絡
9. 卷積神經網絡
10. 循環神經網絡

模塊六:AI實戰實驗

本章就人工智能主要應用場景設置三個實戰實驗。完成本章實戰實驗,您將具備工智能自然語言處理工程師、圖像處理工程師、語音處理工程師、機器學習算法工程師等崗位所必備的知識和技能。
1. 圖形識別實驗
2. 語音識別實驗
3. 人機對話實驗

2017年,全國的人均可支配收入為25974元,全球排名69位,這個數據你在百度上很快就能找到。而到2017年高等教育普及率也才38%。這就是我們的社會,我們真的是擁有大把機會。希望你和我一樣,也相信“學習改變命運”這句話。

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