AI工程师培训课程

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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） 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 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】 【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】 【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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