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2017年3月5日“人工智能”正式写入2017政府工作报告,崭新的时代来了!Python凭借超高的开发效率与丰富的类库,加码无人驾驶、个人助理、金融、电商、医疗、教育等各大领域。预计2030年人工智能将造就七万亿美元规模的大市场,而Python就是人工智能七万亿市场的未来。

人工智能主要致力于计算机视觉,自然语言处理与语音识别三大领域!其基础与核心都是机器学习,当下AI时代各大行业巨头公司都在争相追逐这些热门领域,创业公司更是层出不穷,人工智能工程师的需求量与日俱增,新兴行业伴随着挑战也必然带来更多的回报!

数据挖掘工程师已经成为现阶段绝大多数公司必备职位,数据的重要与潜在的价值使得数据分析与挖掘这个方向成为当下十分热门的行业,越来越多的同学投身其中,然而相应的任职要求也是有门槛的,要求同学们从机器学习开始一步步踏踏实实的步入机器学习的殿堂!

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第一阶段:Python工具库实战
学习安排:2周5次作业 快速入门Python语言,掌握机器学习与数据挖掘必备Python库,全称代码实战!使用 notebook 一步步分模块演示 Python 必备基础功能。详细介绍与演 Python 数据科学必备四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础,全程通俗解读,代码实战!
第二阶段:Python网络爬虫
学习安排:3周3次作业 路线从最基本的Python基础开始讲起,到如何借助代码发起网络请求以及将请求回来的数据解析,到后面的分布式爬虫,让你能够系统的学习到一个专业的网络爬虫工程师所具备的所有技能。课程讲解通俗易懂,实战案例丰富,技术栈贴近企业需求。
第三阶段:机器学习入门篇
学习安排:3周3次作业 本阶段从机器学习最基本的算法开始逐渐过渡到进阶内容,对于复杂的机器学习算法首先给出通俗解释并对原理进行详细推导解析,最后阐述其应用领域与价值,对于每一个机器学习算法配套案例实战,基于真实数据集从数据预处理开始一步步演示整个建模过程。
第四阶段:机器学习提升篇
学习安排:3周2次作业 对高难度算法,强调理解算法流程与应用方法,结合数学展开分析,目标让更多的人群能学懂高深算法。
第五阶段:数据挖掘实战
学习安排:3周1次作业 本进阶是整个系列课程中最为核心也是最重要的模块,建议同学们对于每个算法逐个破,对于难理解的算法部分需要反复观看与研究,争取把机器学习中每个算法都掌握牢固,对于案例部分,需要勤加练习,建议大家边学边做好笔记便于以后复习。
第六阶段:深度学习-网络与框架篇
学习安排:2周1次作业 详解人工智能领域最经典算法神经网络,从神经网络过度到计算机视觉与自然语言处理,结合深度学习两大框架Caffe与Tensorflow进行案例实战。
第七阶段:深度学习-项目实战篇
学习安排:5周1次作业 基于深度学习框架进行项目实战,选择经典的实战项目,如人脸检测,关键点定位,文本与情感分类任务等,结合caffe与tensorflow从零开始完成一个完成的项目!
选修1:Python数据与统计分析
学习安排:2周1次作业 基于Pyhthon通俗讲解统计分析中核心概念与操作,以真实数据集为例进行数据分析任务实战!
选修2:Python Web框架Flask实战系列
学习安排:2周 Flask实战系列主要包括Flask基础课程,缓存课程以及项目实战,从基础原理到项目实战缺一不可!

  • 1、机器学习案例实战 所有的机器学习算法都配以相应的案例实战内容,结合Notebook更好的进行案例可视化展示,理解机器学习算法的应用与建模流程。
  • 2、经典数据挖掘任务实战 基于真实数据集,对目标任务进行数据分析与机器学习建模,从数据预处理开始到建模评估分析,一步步完成整个数据挖掘任务。
  • 3、深度学习项目实战 结合当下热门AI框架进行计算机视觉与自然语言处理项目实战,从零开始构建数据源与网络模型完成实际任务。
  • 4、爬虫与Python Web框架实战 使用Python网络爬虫,抓取知名网站的各类需求数据,全程实战讲解。使用Flask框架进行实战企业大型网站开发而设计。
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唐宇迪51CTO学院金牌讲师

计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,擅长最用简洁通俗的故事讲解晦涩难懂的算法原理。出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。

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  • 冗长的Python与计算机基础课程

    Python语言本身浅显易懂,我们核心是利用其便捷性来做任务,边用边学是最佳方案! 快速入门,活学活用,第一时间加入机器学习的。

  • 数学不重要嘛?会用就可以啦?

    对于机器学习,其核心在于原理的推导与实际应用。原理的推导是非常重要的,因为我们要面对的并不是日复一日的工作,创新与改革才是我们的核心竞争力。

  • 浅显的课程内容,没有实操案例

    我们的课程设计理念是一个算法一个案例,一定让大家边学边用,这才是理解的最好方式!课程同样会追随热点持续更新,一次学习,终身受益!

机器学习工程师 薪资:15K-30K
必备技能:
  • 1. 掌握经典机器学习算法原理与应用
  • 2. 熟练使用Python
  • 3. 熟练建立机器学习模型,调参与评估
数据挖掘工程师 薪资:15K-30K
必备技能:
  • 1. 熟练掌握数据分析方法与机器学习建模算法
  • 2. 熟练掌握一门分析语言Python或者R
  • 3. 熟悉常用对数据清洗,预处理,特征提取方法
  • 4. 良好的阅读paper能力,快速寻找方案
图像识别工程师 薪资:20K-40K
必备技能:
  • 1. 熟悉神经网络原理
  • 2. 掌握CNN及其变形 体网络
  • 3. 熟练使用一种深度 学习框架Caffe/Tensorflow
  • 4. 有人脸/物体识别方面的项目经验
自然语言处理工程师 薪资:20K-40K
必备技能:
  • 1. 熟悉神经网络原理与NLP相关算法
  • 2. 掌握RNN及其变形体网络
  • 3. 熟练使用Tensorflow或者其他深度学习框架
  • 4. 有搜索、推荐、机器学习等相关背景优先
数据科学家 薪资:30K-60K
必备技能:
  • 1. 有丰富的数据挖掘经验与机器学习建模工作心得
  • 2. 对特征工程与数据清洗分析有丰富的经验
  • 3. 对数据业务整体架构与建模流程提出解决方案
  • 4. 丰富的数据挖掘项目经验,指导团队完成建模任务

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