CDA数据科学研究院

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AI工程师培训课程

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信誉值

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  • (81-90)良好信誉积累,可持续信赖
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2024.11.19 先*生 135*****613 咨询了 招生对象
2024.11.16 孙*明 156*****025 咨询了 周边交通
2024.11.14 谢*祥 138*****146 咨询了 授课师资
2024.11.10 张*生 186*****673 咨询了 开课校区
2024.11.10 奉*士 185*****126 咨询了 授课师资
2024.11.10 刘*晨 134*****224 咨询了 课程费用
2024.11.08 童*子 158*****555 咨询了 上课时段
2024.11.06 机*主 156*****083 咨询了 开课校区
2024.11.02 王*龙 172*****723 咨询了 周边交通
2024.10.27 陈*生 155*****119 咨询了 课程费用
2024.10.25 朱*齐 152*****305 咨询了 课程费用
2024.10.23 李*闯 135*****536 咨询了 开班时间
2024.10.22 黄*生 155*****159 咨询了 授课师资
2024.10.19 韩*生 182*****908 咨询了 周边交通
2024.10.19 蔡*子 192*****688 咨询了 课程费用
2024.10.09 学*员 186*****579 咨询了 开课校区
2024.09.29 武* 152*****277 咨询了 课程费用
2024.09.26 唐* 131*****050 咨询了 开课校区
2024.09.19 女*士 131*****709 咨询了 开班时间
2024.11.01 刘*士 184*****698 咨询了 上课时段
AI工程师培训课程

【学习时间】

周一到周五8-17点

【授课方式】

远程+面授

【学习周期】

720课时

【学习目标】

熟悉AI工具,包括TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch

熟悉深度学习应用

熟悉CNN、RNN、Faster RCNN等深度神经网络模型,并掌握其相关的优化算法

了解深度学习高级算法,包括卷积神经网络、循环神经网络等

掌握优化算法和高性能计算方法

掌握NLP自然语言处理一线行业案例

掌握计算机视觉图像识别一线行业案例

【师资力量】

董雪婷(Yuki)

董雪婷(Yuki)

教龄:10年

主攻方向:人工智能

教育背景:复旦大学数学科学学院

Dr. Danian Gong

Dr. Danian Gong

教龄:17年

主攻方向:人工智能

教育背景:

加州科技大学客座教授

ProEdst机器学习课程导师

清华大学EE专业博士学位

荣誉:硅谷人工智能科学家

【招生对象】

有一定基础的学员

【教学现场】

教学现场2
教学现场3

【课程内容】

01章预备知识:图像识别方法的演进基础

01-01开发环境配置:Anaconda环境和MXNet

01-02深度学习简介:起源、特点和发展

01-03计算机视觉概述

01-04数据操作

01-05自动求梯度

01-06图像识别的演进

01-07线性回归与线性回归的实现

01-08线性模型:对数线性二分类、多分类

01-09独热和稠密度向量表示

01-10softmax回归与实现

01-10基于深度学习的图像识别技术发展

02章深度学习基础知识

01-01线性模型的局限性:异或问题

01-02非线性输入转换、核方法、可训练的映射函数

01-03感知机和多层感知机的实现

01-04模型选择、欠拟合过拟合问题

01-05权重衰减和丢弃法

01-06实战案例:房价预测模型

01-07神经网络基础

01-08前馈神经网络、BP神经网络

01-09神经网络的训练

01-10深度学习计算

03章卷积神经网络与深度学习

01-01二维卷积层相关运算

01-02填充和步幅

01-03多输入通道和多输出通道

01-04二维最 大池化层和平均池化层

01-05卷积神经网络LeNet模型

01-06深度卷积神经网络AlexNet

01-07使用重复数据的网络

01-08网络中的网络:NIN块和NIN模型

01-09合并行连接的网络

01-10批量归一化

01-11残差网络ResNet模型

01-12稠密度连接网络DeseNet模型

04章循环神经网络与深度学习

01-01语言模型计算

01-02循环神经网络

01-03模型语言数据集

01-04循环神经网络从零开始实现

01-05循环神经网络的简介实现

01-06通过时间反向传播

01-07门控循环单元

01-08长短期记忆

01-09深度循环神经网络

01-10双向循环神经网络

05章优化算法与深度学习

01-01优化与深度学习的关系

01-02梯度下降和随机梯度下降

01-03小批量随机梯度下降

01-04动量法与实现

01-05AdaGrad算法特点与实现

01-06RMSProp算法

01-07AdaDelta算法

01-08Adma算法

06章计算机技术与高性能计算

01-01衡量性能的方法

01-02提高性能性能的各种编程方法

01-03命令式和混合编程

01-04异步计算

01-05自动并行运算

01-06多GPU运算

07章AI应用方向之计算机视觉

01-01使用图像增广训练模型

01-02微调:热狗识别

01-03目标检测和边界框

01-04计算机视觉:锚框生成

01-05多尺度目标检测

01-06目标检测数据集:皮卡丘

01-07单发多框检测:SSD

01-08卷积神经网络系列:R-CNN

01-09语意分割和数据集

01-10全卷积网络

01-11样式迁移

08章计算机视觉案例:Kaggle图像识别

01-01案例1:图像分类

01-02案例2:狗的品种

01-03step1:获取和整理数据集

01-04step2:图像增广

01-05step3:读取数据集

01-06step4:定义模型

01-07step5:定义训练函数

01-08step6:训练模型

09章AI应用方向之NLP自然语言处理

01-01词嵌入和连续词袋模型

01-02近似训练:负采样、层序softmax

01-03word2vec的实现

01-04子词潜入:fastText

01-05全局向量的词潜入:GloVe

01-06求近义词和类比词

01-07文本情感分类:使用循环神经网络

01-08文本情感分类:使用卷积神经网络(textCNN)

01-09编码器、解码器

01-10贪婪搜索、全局搜索、束搜索

01-11注意力机制

10章NLP自然语言处理案例

01-01案例1:机器人翻译

01-02step1:读取和与处理数据集

01-03step2:含注意力机制的编码器-解码器

01-04step3:训练模型

01-05step4:预测不定长的序列

01-06step5:评价翻译结果

01-07唐诗生成器

01-08step1:定义输入数据

01-09step2:定义多层LESTM模型

01-10step3:定义损失函数

01-11step4:训练模型生成文字

01-12step5:更多参数说明

01-13step6:运行自己的数据

【机构简介】

目前,CDA已与国内100多所高校进行了战略合作,建立了CDA数据分析师考试中心及人才培养基地;已出版30多本CDA数据分析师系列丛书,市场发行量数万册;已进行500多期线上线下数据分析及大数据培训课程,培养学员10万+人次;已在全国70+城市举办15届CDA数据分析师认证考试,报考考生数万人;已开展了四届中国数据分析师行业峰会(CDA SUMMIT),每届参会人数3000多人;中国数据分析师俱乐部(CDA CLUB)每周举办各类型线上线下沙龙会议、公开课等活动共1000多期。

【品牌宣传】

用AI让优质的教育人人可得

【机构环境】

机构环境
前台
机构环境二
机构环境三

【发展历程】

2006年 开展数据统计、计量实战,学术研究等相关培训视频和现场班

2007年 开展数据统计、数据分析相关培训班

2011年 随着大数据热潮的来临,依托累计上万类共享资料,多年沉淀师资团队,论坛召集多位专家,研发CDA数据分析师体系

2013年CDA数据分析师品牌成立,提供系统化的大数据、数据分析人才培养和认证

2014年 CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一届全国CDA数据分析师认证考试

2015年第 一届中国数据分析师行业峰会(CDAS)在9月11日成功举办,参会人数逾3000人

2016年 CDA汇聚海内外大数据、数据分析专家上千人,推出就业班、数据科学家训练营、企业内训、CDA俱乐部等多个项目

2017年整合论坛与CDA数据分析师业内资源,形成数据分析领域生态圈,并进一步升级CDA企业内训体系,正式推出大数据实验室

2018年北上广深等多个城市均有校区;拥有200多位专业师资;培养学员超过3万人,每年6月/12月全国28个城市举办CDA认证考试

2019年已举办九届数据分析师认证考试,得到业界广泛认可,学员遍布各大知名企业。人工智能产品“好学AI”问世,引领DT时代新一波技术培训浪潮

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