人工智能工程师培训
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人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
基础班，高手班
0基础小白，非相关岗位转行者，互联网相关岗位从业者，大学毕业人员
监督学习、分类器、预测建模、无监督学习、推荐引擎、文本分析、语音识别、时间序列、图像分析、人脸识别、深度神经网络、高级可视化。
1、数据预处理、标记编码、线性回归、岭回归、多项式回归、估算房价、共享单车需求分布；
2、Python基础，Python进阶，数据库实战开发，微积分、线性代数、概率基础、贝叶斯公式、高斯分布、参数估计、信息论基础等、机器学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网等、深度强化学习。
3、基于 SVM 的线性分类器、基于 SVM 的非线性分类器、 类型数不平衡问题、置信度、**超参数、事件预测器、 估算交通流量；
4、基于 k-means 算法的数据聚类、基于量化矢量的图像压缩、均值漂移聚类模型、基于凝聚层聚类的数据分组、聚类算法评价、基于 DBSCAN 算法的集群数 自动估算、股票数据模式、客户细分模型；
5、数据处理函数包、机器学习流水线、寻找最近邻、KNN 分类器、KNN 回归器、欧式距离分数、皮尔逊 相关系数、相似用户、电影推荐等。
人工智能专业在就业和发展方向上具有广阔的前景。人工智能专业人才需求增加，相关职位薪资高、晋升空间大。未来发展方向多样化，包括数据科学、机器学习、自然语言处理、智能机器人、自动驾驶等多个领域。人工智能与其他领域的融合提供了更广阔的发展空间。深入了解人工智能技术、掌握相关编程语言和算法是必不可少的。
1
刚毕业，想从事编程开发工作，Python简单易学且比较火。
2
完全零基础，想学Python开发，追求更高的升职加薪机会。
3
有其他编程基础或想要提升Python技术，深入学习。
4
找不到合适的学习方法及技巧，学Python可以让工作更便捷。
编程语言：通常需要熟练掌握至少一门编程语言，如 Python、Java、C++ 等。数据结构与算法：需要了解常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树等，并能熟练使用各种常见算法，如排序、搜索、图论算法等。机器学习：需要了解常见的机器学习算法，如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等，并能使用相应的工具库，如 scikit-learn、TensorFlow 等。深度学习：需要了解常见的深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow、Keras 等，并能使用这些框架进行深度学习模型的训练与推理。计算机视觉：需要了解常见的计算机视觉算法，如图像分类、目标检测、实例分割、光流跟踪等，并能使用相应的工具库，如 OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等。自然语言处理：需要了解常见的自然语言处理算法，如文本分类、词嵌入、语言模型、机器翻译等。
应用案例
全程真实企业商业级应用案例场景化教学；项目经理讲师面对面亲授。
课程设置
课程设置由浅入深，循序渐进，线上线下教学，便于学生的学习和理解。
教学内容
课程体系更全；完整的企业化运作为教学内容；实训项目多，涉及面广。
就业协议
签订就业协议；学员就业有质量；试学15天，职业规划师私人订制服务。
目前市面.上的计算机培训大都是6个月内短期速成，市场价位在2万左右。当然不同的专业费用是不同的，比如技术含量高的技术领域比如人工智能、大数据的培训费用在23000左右;技术含量低的专业通常都在20000以下，其中产品经理、软件测试等专业的培训费用已经有很多机构调整到为期3个月左右的时间和一万元以下的学费了。
未来十年，人工智能技术将会得到更广泛的应用，人工智能工程师的需求量也将会不断增加。
随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将在互联网行业开始应用，陆续普及到其他行业。
互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作。未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
就业方向
employment direction
进行人工智能相关前言算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术应用。
程序开发工程师需要完成算法实现、项目的落地，完成各个功能模块的整合。
大数据与AI产品相关运营、运维产品研发、组件的运维工具系统的开发与建设。
工业机器人集成方向做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护。