北京人工智能培訓(xùn)

AI初級：對人工智能技術(shù)及應(yīng)用場景的全面解析，對人工智能技術(shù)鏈的系統(tǒng)介紹。

以Python為例，深入理解人工智能的開發(fā)語言載體Python，掌握Python語法規(guī)則，變量和數(shù)據(jù)類型，程序結(jié)構(gòu)控制，Python中的OOP，了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法和過程，學(xué)習(xí)主流機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)框架環(huán)境的構(gòu)建，TensorFlow,Keras,Caffe等。

AI中等：此模塊主要關(guān)注算法開發(fā)和實現(xiàn)，學(xué)習(xí)人工智能中的識別技術(shù)。
這些應(yīng)用非常廣泛的項目，如數(shù)字識別和人臉識別，自然語言處理，圖像特征提取和識別，經(jīng)典LeNet模型，LSTM,Encoder-DecoderModel，等等，都是通過對CNN,RNN，卷積和池化層，圖像特征提取和識別，經(jīng)典LeNet模型，LSTM,Encoder-DecoderModel等的深入介紹，建立了一個針對不同方向技術(shù)學(xué)習(xí)的完整的知識圖譜。
AI高級：從這一階段開始，我們的學(xué)習(xí)重點轉(zhuǎn)移到模型優(yōu)化高級算法。
以此為基礎(chǔ)，對開發(fā)方案進(jìn)行優(yōu)化處理，通過優(yōu)化學(xué)習(xí)過程、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、超參數(shù)、學(xué)習(xí)率優(yōu)化、Batch-Normalization等方法，實現(xiàn)對開發(fā)算法的優(yōu)化，完善提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率和質(zhì)量，進(jìn)一步了解算法實現(xiàn)與設(shè)計，將開發(fā)工程師提高到算法專家的層次。

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