专业解答各类课程问题、介绍师资和学校情况
人工智能初级:人工智能技术和应用场景的全面解析,系统化介绍人工智能技术链条
通过实例对人工智能的开发语言载体Python进行深入理解并掌握Python语法规则, 变量和数据类型,程序结构控制,Python的数据结构,Python中的OOP,了解-神经网络的训练方法和流程,学习主流机器学习、 深度学习框架环境的搭建,TensorFlow、Keras、Caffe等。
人工智能中级:本模块重点在于算法的开发实现方面,学习人工智能中的识别技术
通过数字识别和人脸识别、自然语言处理等这些应用极为广泛的项目开发,深入介绍深度学习的概念,激活函数以及神经网络基础, 对CNN、RNN进行原理方法和原理学习,卷积层和池化层,图像特征提取与识别,经典LeNet模型, LSTM,Encoder-Decoder Model等,同时引入自然语言处理方面的内容,包括分词、题干提取建模等,为不同方向的技术学习构建完整的技能知识图谱。
人工智能高级:从本阶段开始,我们的学习重点转向高级的模型优化算法上
在项目开发实现的基础上进行调优处理,通过学习过程的优化、数据预处理方法、超参数、学习率优化、 Batch-Normalization等方法,实现开发算法的优化,完善提升神经网络的效率和质量,进一步理解算法实现与设计,实现开发工程师提升到算法专家之路。