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人工智能將掀起新一輪科技革命

百度無人駕駛汽車

谷歌的“阿爾法狗”

智能語音對話機器人

你所看到聽聞到的人工智能即將普及

你尚未看到聽聞到的人工智能正在到來的路上……,市場亟待爆發!

人工智能是引領未來的戰略性技術。2017年7月,國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》,這是首部國家層面的人工智能發展規劃。《規劃》確立了三步走戰略目標:

第一步,到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步,人工智能產業成為新的重要經濟增長點,人工智能技術應用成為改善民生的新途徑,有力支撐進入創新型國家行列和實現全面建成小康社會的奮斗目標。

第二步,到2025年人工智能基礎理論實現重大突破,部分技術與應用達到世界領先水平,人工智能成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力,智能社會建設取得積極進展。

第三步,到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平,成為世界主要人工智能創新中心,智能經濟、智能社會取得明顯成效,為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。

參考資料: 《新一代人工智能發展規劃》

就業薪資

一個讓你輕松躍遷至年薪20—30萬,甚至年薪百萬的行業!

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尚學堂帶你迎接下一次人工智能科技革命

帶你起飛,輕松贏得高薪工作!人工智能課程體系

學好【人工智能】必先學【機器學習算法】

學好【機器學習】必先學會【數學】

學好【數學】不用“自宮”,只需要一
個數學大牛用通俗的語言,傻瓜化的
教學方式教你重點的數學

學完之后能做哪些職位?

就業職位之廣

學完之后能去哪些公司?

IT名企,知名互聯網公司盡需人工智能人才!

六大課程優勢

學習不再枯燥無味,效率提升輕松如常!

高效教學 通俗簡潔

都說人工智能很抽象:我們有幽默、通俗和簡潔的人工智能教學,能用一句話的解釋清楚的,絕不用三句話。不同于其他機構純念ppt和純念代碼。

線下輔導 親力親為

尚學堂開設的人工智能課程是唯一的線下輔導教學,理論及實戰手把手傳授真技能。

權威師資 盡心盡責

尚學堂核心大數據人工智能老師來上課,和學生面對面交流。多年的教學經驗養成了一種特有的幽默感。不同于其他機構的兼職老師:只是為了賺些外快。

實戰驅動 教學理念

課程以實戰化教學理念打造專業的人工智能以python語言為主線,以機器學習為基礎,以人工智能為核心,以學生獨立完成項目為目的課程體系。

實例講解 通俗易懂

每個人工智能算法都結合身邊的案例,采用50%知識點+50%案例。

四大項目 經典演繹

當下企業真實的四大人工智能項目完全在課堂上授,學完相當于擁有經典的四大項目開發經驗。

經典四大項目,讓你快速提升開發經驗!

使用數據來自某互聯網平臺手機助手,項目目標通過機器學習所學知識挖掘平臺手機用戶喜好,給用戶準確推薦手機軟件,類似360手機助手、華為手機助手、百度手機助手推薦功能,做到實時個性化推薦

推薦系統

用戶畫像是真實用戶的虛擬代表,是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。通過用戶調研去了解用戶,根據他們的目標、行為和觀點的差異,將他們區分為不同的類型,然后每種類型中抽取出典型特征,賦予名字、照片、一些人口統計學要素、場景等描述,就形成了一個人物原型。

用戶畫像分析系統項目

黑色素瘤,又稱惡性黑色素瘤,是來源于黑色素細胞的一類惡性腫瘤,常見于皮膚,亦見于黏膜、眼脈絡膜等部位。黑色素瘤是皮膚腫瘤中惡性程度,容易出現遠處轉移。我們開發一款app,面向手機用戶,你可以隨時用app開個攝像頭讓機器醫生幫我們看一看,這是不是皮膚癌的早期癥狀

皮膚癌檢測項目

聊天機器人是一個用來模擬人類對話或聊天的程序。聊天機器人主要應用場景包括智能客服、虛擬機器人、智能手表、智能車載和智能家居。我們開發一款基于深度學習的中文聊天機器人,可在中文語義理解方面達到較高的準確率。

自動聊天機器人項目

誰更適合學人工智能?

如果你認為自己的邏輯思維能力很強,想通過學一門技術來獲得高薪能力, 那你不妨一試,很可能,這就是適合你 的高薪之門。

0基礎

邏輯思維能力強

如果你大學學的是數學、大數據收集或分析、統計學、物理學等相關方向,那未來,注定你在這個領域表現不俗。

數學

統計學/物理學專業

如果你之前從事的是運維工作遇到瓶頸想轉開發崗位,
Python將幫助你成功轉型。

傳統運維

轉開發

Python語言在Web全棧開發方向也同樣表現不俗,
如果你未來職業生涯致力于做Web全棧開發人才,那是個機遇。

傳統開發

轉人工智能web全棧

我們的老師

肖老師

36歲,研究生學歷,畢業于湖南大學。原拓維集團技術總監。擅長基于Hadoop的海量數據平臺的搭建

陳老師

33歲,研究生學歷,畢業于比利時,魯汶大學,KU Leuven,電子信息系統專業。畢業就業于Barco公司,從事醫療圖像處理相關工作。

張老師

從事3年多Hadoop開發和維護工作,多年JAVAEE、大數據處理方向的研發和管理工作,擅長分布式開發和實時計算。

鐘老師

30歲,莫斯科國立電子科技大學(MIET)計算機科學學院數據分析系人工智能專業博士,研究方向為基于深度學習的視頻實時預測……

服務優勢

提供優質就業指導服務,服務細致到由授課講師親自給大家講解人工智能求職簡歷的寫法、講解筆試和面試題等。

支持學員一次報名,無限次免費重修,直到學會為止。

適應人工智能技術更新快,項目多的特點,承諾學員每當有項目或課程大綱更新時,均可免費聽課學習新增項目與技術。

科學合理的課程大綱,手把手帶你走進人工智能殿堂

階段一
數學基礎
本課程主要從數據分析、概率論和線性代數及矩陣這三大塊講解基礎,方便大家后續課程的學習中更好的理解機器學習和深度學習的相關算法內容。
一、數據分析 1)常數e 2)導數 3)梯度 4)Taylor 5)gini系數 6)信息熵與組合數
二、概率論 1)概率論基礎 2)古典模型 3)常見概率分布 4)大數定理和中心極限定理 5)協方差(矩陣)和相關系數 6)似然估計和后驗估計
三、線性代數及矩陣 1)線性空間及線性變換 2)矩陣的基本概念練 3)狀態轉移矩陣 4)特征向量 5)矩陣的相關乘法 6)矩陣的QR分解 7)對稱矩陣、正交矩陣、正定矩陣 8)矩陣的SVD分解 9)矩陣的求導 10)數據白化及其應用
階段一
Python基礎
一、環境搭建 1)Python環境安裝 2)Anaconda 3)PyCharm
二、Python基礎語法 1)變量 2)數據類型 3)列表 4)元組 5)字典 6)控制語句 7)循環語句 8)函數 9)類對象
三、Python常用庫 1)numpy:

用Numpy創建數組并查看其屬性 Numpy的基本運算 Numpy的基本函數 索引,切片和迭代 形狀操作 深拷貝 廣播法則

2)pandas:

Series的創建和基本的操作 DataFrame的創建和基本的操作 Panel的創建和基本的操作 用Pandas常用函數查看和操作數據

3)scipy:

基本可以代替Matlab的工具包,方便、易于使用、專為科學和工程設計的Python工具包.它包括統計,優化,整合,線性代數模塊,傅里葉變換,信號和圖像處理,常微分方程求解器等

4)matplotlib:

Python著名的繪圖系統

散點圖,折線圖,條形圖,直方圖,餅狀圖,箱形圖的繪制

坐標軸的調整,添加文字注釋,區域填充,及特殊圖形patches的使用

5)time

Python 時間模塊常用函數

四、Python機器學習模塊 Scikit-Learn
階段三
Python機器學習
一、機器學習 1)機器學習概述 2)定義問題
二、數據預處理 1)特征抽取 2)特征轉換 3)歸一化 4)降維
三、回歸算法 1)線性回歸 2)邏輯回歸 3)Ridge嶺回歸 4)Lasso回歸 5)Elastic Net算法 6)KNN K近鄰算法
四、決策樹、隨機森林和提升算法 1)決策樹算法 2)決策樹優化 3)Boosting算法 4)隨機森林 5)Adaboost算法 6)GBDT算法 7)LightGBM算法
五、貝葉斯算法 1)樸素貝葉斯 2)貝葉斯網絡
六、支持向量機 1)線性可分支持向量機 2)核函數方法 3)SMO算法 4)SVM回歸SVR和分類SVC
七、聚類算法 1)各種相似度距離測度方法 2)K-Means算法 3)K-Means算法優缺點 4)密度聚類 5)層級聚類 6)譜聚類
八、隱馬爾可夫模型 1)隱馬可夫模型的基本概念 2)概率計算問題 3)前向/后向算法 4)維特比算法
九、大熵模型 1)大熵原理 2)大熵模型的學習 3)大似然估計 4)模型學習的優化算法
十、EM算法 1)EM算法原理及收斂性 2)EM算法在高斯混合模型學習中的應用
十一、條件隨機場 1)條件隨機場的定義與形式 2)條件隨機場的學習方法
十二、LDA主題模型 1)LDA主題模型概述 2)共軛先驗分布 3)狄利克雷分布 4)Laplace平滑 5)Gibbs采樣詳解 6)LDA與詞向量Word2Vec效果比較
階段四
大數據機器學習
一、Spark入門 1)Spark分布式安裝 2)Spark核心算子操作
二、Spark進階 1)Spark核心模塊剖析 2)PySpark
三、Spark MLlib模塊 Spark MLlib
四、案例 1)PageRank 2)交通路況預測 3)股票預測
階段五
深度學習
一、深度學習基礎 1)卷積神經網絡CNN 2)循環神經網絡RNN 3)自編碼器 4)多層感知機
二、Tensorflow框架入門 1)TensorFlow框架特性與安裝 2)Tensorflow編程基礎
3)案例:Softmax Regression識別手寫數字
三、Tensorflow框架進階 1)Tensorflow源代碼解析 2)Tensorboard可視化 3)Tensorflow卷積神經網絡實現 4)案例:卷積網絡做圖片分類 5)Tensorflow實現經典AlexNet
四、Tensorflow框架其他實現 1)Tensorflow 自編碼網絡實現 2)Tensorflow多層感知機實現
3)Tensorflow利用循環神經網絡實現Word2Vec詞向量
五、Tensorflow 并行計算 Tensorflow 并行計算
六、Keras框架 1)Keras簡介及Keras中的數據處理 2)Keras中的模型 3)Keras中的重要對象 4)Keras中的網絡層構造

機會每個人都有的!

但許多人不知道他們碰到過它。

把握良機
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