一、简介
在人工智能领域发展迅速风口浪尖中，我国在这方面人才储备与美国相比数量悬殊较大、领域内专家数量非常有限。目前人工智能进入了黄金时代，各大科技公司都在大量招募人才，甚至不惜重金“挖人”，在一些知名招聘网站上对于人工智能方面的人才已经开出了20k的薪资。在人工智能的研究进一步深入后，将会和多个学科发生关联，从而引发更大的人才缺口。
人工智能技术是一个系统化工程，由python、Tensorflow、数学、框架、机器学习以及神经网络搭建等多学科组成的一门综合学科。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。深度学习是人工智能的一个分支。这一轮的人工智能的革命的代表是深度学习的突破。
二、人工智能人才薪酬现状
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超过70%深度学习从业者 |
20-50K/月 上不封顶 |
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应届毕业生 |
9K/月 |
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10 年以上优质人才 |
薪酬比后端开发翻了近一番 |
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2000 人以上大公司 |
25.2K/月 |
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声音认知人工智能 |
2016年的20.5K/月，2017年的27.6K/月 |
三、培训课程
（一）Python
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基础语法 |
1.Python基础介绍、python版本差异介绍与环境搭建 |
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2.Python语法基础与数据类型 |
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3.Python序列(字符串、列表、元组)操作 |
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4.Python语句、赋值、表达式、if条件语句、while语句，for语句 |
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5.Python面向对象、函数、模块、类 |
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6.运算符重载、类的设计、异常 |
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7.Python文件操作、JSON、XML、线程、时间和日历 |
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8.正则表达式、爬虫、Python网络编程 |
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9.Python图片处理框架：SciPy，Matplotlib、PIL、OpenCV2 |
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10.科学计算框架：Pandas、Numpy 服务器框架：Flask |
（二）数学
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微积分基础 |
1.极限 |
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2.求导（导数的几何意义，链式求导法则） |
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3.求最小最大值 |
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4.泰勒级数 |
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5.积分的意义 |
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线性代数 |
1.什么是线性代数 |
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2.矩阵与矩阵的变换 |
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3.矩阵的逆 |
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4.特征值与特征函数 |
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5.相似变换 |
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概率统计（一） |
1.概率基础（经典概率、条件概率、加法规则、乘法法则） |
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2.贝叶斯公式 |
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概率统计（二） |
1.概率分布（高斯分布等） |
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2.参数估计（最大似然法） |
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3.信息论基础 |
（三）框架
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常用科学计算框架 |
1.numpy |
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2.pandas |
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3.matplotlib |
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4.OpenCV（基础部分） |
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Tensorflow(一） |
1.安装 |
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2.图概念 |
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3.语法基础 |
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Tensorflow（二） |
1.多GPU，多机器 |
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2.并行化 |
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3.其他开源机器学习框架 |
（四）、深度学习
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机器学习基础（一） |
1.什么是机器学习 |
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2.线性回归与逻辑斯蒂回归 |
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3.最小二乘法 |
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4.梯度下降法 |
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5.样本相关知识 |
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6.效果衡量指标 |
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深度学习基础（二） |
1.感知机 |
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2.MLP网络和BP算法 |
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3.深度学习基础 |
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4.稀疏自编码 |
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5.实战：a. 图像压缩、b.MINST数字分类 |
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卷积神经网络（一） |
1.基本运算（卷积、池化、RELU等） |
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2.卷积神经网络结构 |
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3.深度剖析CNN网络优于MLP网络的原因 |
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4.实战：a. 图像分类 |
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卷积神经网络（二） |
1.常见的CNN网络（AlexNet、Vgg、Resnet、Interception等） |
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2.迁移学习 |
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3.实战 |
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循环神经网络（一） |
1.RNN网络 |
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2.LSTM和GRU网络 |
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3.双向循环神经网络 |
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4.实战 |
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循环神经网络（二） |
1.Seq2Seq |
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2.注意力模型 |
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3.词嵌入模型 |
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4.实战 |
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生成式对抗神经网络（一） |
1.对抗学习基础 |
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2.DCGAN |
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3.WGAN |
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4.条件GAN |
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5.InfoGAN |
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6.实战 |
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深度强化学习（一） |
1.强化学习基础 |
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2.深度强化学习 |
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3.实战 |
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深度强化学习（二） |
1.A3C算法 |
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2.AlphaGo算法分析 |
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3.实战 |
四、培训方式及地点费用
（一）培训形式：公开课；
（二）培训时间：周末/工作日；
（三）培训方式及地点：重庆市/成都市；
（四）学习时长：理论2个月+实践1-2个月；
（五）费用：26800/人。
五、报名咨询
400 850 7318
