課程詳情
課程背景
>較好層就是我們常見(jiàn)的會(huì)調(diào)用相關(guān)API寫(xiě)代碼的人才，這層的人才數(shù)量相對(duì)來(lái)說(shuō)是很多的，是可以批量化培養(yǎng)的。所以，為較后這一層人才做培訓(xùn)是較為合適的。
>第二層是能將這些應(yīng)用寫(xiě)成API或結(jié)構(gòu)化模塊的人才；
>第三層是工程應(yīng)用型的人才，具體來(lái)說(shuō)就是把算法變成在某些場(chǎng)景下工程化應(yīng)用，這類(lèi)人才的數(shù)量會(huì)多一些；
>第四層是能懂、會(huì)做算法、模型的人才，一般此類(lèi)人才比較偏科班出生（如數(shù)學(xué)專業(yè)、統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)）；
>較高層次是大學(xué)里研究人工智能的、教授，這是金字塔的頂層，不過(guò)這類(lèi)人才數(shù)量偏少；
【我們的課程側(cè)重于前四層人才的培養(yǎng)，也是人工智能領(lǐng)域未來(lái)需求量較大的應(yīng)用工程類(lèi)層級(jí)的人才培養(yǎng)，課程側(cè)重于：轉(zhuǎn)型、快速上手、代碼實(shí)現(xiàn)、算法實(shí)踐、工程應(yīng)用】
>第二層是能將這些應(yīng)用寫(xiě)成API或結(jié)構(gòu)化模塊的人才；
>第三層是工程應(yīng)用型的人才，具體來(lái)說(shuō)就是把算法變成在某些場(chǎng)景下工程化應(yīng)用，這類(lèi)人才的數(shù)量會(huì)多一些；
>第四層是能懂、會(huì)做算法、模型的人才，一般此類(lèi)人才比較偏科班出生（如數(shù)學(xué)專業(yè)、統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)）；
>較高層次是大學(xué)里研究人工智能的、教授，這是金字塔的頂層，不過(guò)這類(lèi)人才數(shù)量偏少；
【我們的課程側(cè)重于前四層人才的培養(yǎng)，也是人工智能領(lǐng)域未來(lái)需求量較大的應(yīng)用工程類(lèi)層級(jí)的人才培養(yǎng)，課程側(cè)重于：轉(zhuǎn)型、快速上手、代碼實(shí)現(xiàn)、算法實(shí)踐、工程應(yīng)用】
課程介紹
階段目標(biāo)
?可掌握的核心能力：
1、掌握深度學(xué)習(xí)的算法、原理與實(shí)現(xiàn)及相關(guān)框架
2、掌握時(shí)下流行的智能語(yǔ)音交互處理、語(yǔ)音識(shí)別
3、掌握企業(yè)熱門(mén)的NLP自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜，語(yǔ)音識(shí)別、智能客服、AI聊天機(jī)器人等先進(jìn)技術(shù)
?可解決的實(shí)際問(wèn)題：
1、從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘再到數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與決策支撐
2、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型
3、人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)、深度學(xué)習(xí)、NLP自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別算法
適合學(xué)員
1、有意向從事人工智能深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)工作崗位的在校大學(xué)生
2、有意向轉(zhuǎn)型從事人工智能NLP自然語(yǔ)言處理算法開(kāi)發(fā)工作的在職人員
3、有意向轉(zhuǎn)型從事人工智能語(yǔ)音識(shí)別智能交互算法開(kāi)發(fā)工作的在職人員
4、學(xué)歷：本科及以上
5、專業(yè)：數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、物理、計(jì)算機(jī)及自動(dòng)化控制相關(guān)專業(yè)
6、有Python和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的學(xué)員
課程評(píng)價(jià)
聚劃算
