人工智能基础白皮书定稿

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1 人工智能编程基础青铜到黄金 AI 工程师养成计划 零基础人工智能基础课程

2 为什什么应该报名 青铜到 黄 金金 AI 工程师养成计划 学位课程? Ø 中国 AI 人才缺 口超过 500 万 Ø 40% 从业者年年薪超过 40 万 Ø 人才缺 口巨 大, 转型 人 工智能之路路势在必 行行 随着 人 工智能技术 ( 包括深度学习 ) 的应 用近年年来取得了了 飞跃性的进展, 人 工智能被推上了了 风 口浪尖 目前 AI 方 面的研究正从实验室慢慢转移到顶级公司和初创公司, 三 大相关 工作 人员的身价也随之 水涨船 高 : 数据 工程团队专注于数据基础架构 数据科学团队主要负责提出有价值的问题以及从数据中挖掘有意义的信息, 以制定决策或构建数据产品 人 工智能团队通常负责构建 优化 人 工智能学习算法, 这些算法可以模拟 人类的核 心能 力力, 如视觉 表达 语 言 决策和其他有难度的任务 然 而, 整个 行行业对优秀 工程师的需求量量远远超过 目前的供应量量 国内外顶级 人 工智能公司 高管都表示, 目前能够提供更更多的 工作岗位, 但与之匹配的 人才数量量却不不 足, 需要更更多能将 高级软件 工程和机器器学习技能相结合的复合型 人才 换句句话说转型 AI 你需要 过硬的 工程能 力力 + 优秀的算法能 力力 特设 比特学位 意在培养中 国顶尖的 人 工智能从业者 完成 比特 学位 课程, 获得学位, 获得你梦想的 工作 下 一章 : 为什什么选择

3 为什什么选择 : 前沿 人 工智能 行行业本身就是 人才数 / 需求量量 比例例较低的领域 想要成为稀缺 人才并 非易易事, 需要时刻 走在技术的最前沿 行行业知识体系更更新迅速, 强 大的学术教研团队为你保驾护航, 你在这 里里学到的是别 人教不不了了的 落地 强算法能 力力 + 强 工程能 力力, 学完之后真的能够做出来 是我们和学员的共同诉求! 能 力力 我们不不仅仅输出知识, 更更注重 终身学习 能 力力的培养, 每 一位学员都需要拥有独 立思考和学习能 力力, 以及保 持对 行行业和技术的好奇 心 下 一章 : 课程 目标

4 课程 目标 : Before you start: 课程 目标 : 本课程从 Python 基础语法开始到 Python 高级编程, 再到 几个经典的实战项 目, 其中包括 文本匹配和搜索 Python 爬 虫 文本情感分析 图像识别等, 带你 高效扎实地 入 门 人 工 智能 基础知识准备 :Python 编程基础 项 目时 长 : 本课程由 5 个部分组成, 每个部分 2 周学习时间 希 望学员平均每周能够在课程学习和实操中投 入 至少 8-10 小时的 时间 请确保在 日历上留留出 足够的时间来参加课程 课程软硬件配置要求 : 一台电脑或笔记本电脑, 可以连接 网络 其他所需的软件导师将会在课程中指导你安装 下 一章 : 授课 方式

5 授课 方式 : 1. 完成项 目所需的知识点以视频课程的 方式提供 : 以录播知识点的 方式给学员提供完成项 目所必须的背景知识 多名 金金 牌讲师在各 自最擅 长的领域对学员进 行行指导 通过本课程学员将结识在不不同 行行业 不不同 工作领域的导师 他们是 BAT 的资深 工程师 美国公司的数据科学家 NLP 领域资深专家 图像识别算法 工程师 他们根据多年年 人 工智能领域 工作经验, 精 心设计了了学员在实际 工作中很可能会碰到的实操项 目, 并提供了了所需的完整的知识体系 学员可根据 自 己的掌握程度来使 用知识点视频 2. 纯线上学习模式,GitHub 统 一维护代码, 及时反馈代码评估结果及修改建议 : 学员定期将代码提交 至 自 己的 GitHub 账号, 我们的 自动化系统会及时反馈代码运 行行结果并附带评估及修改优化建议 学员在学习过程中, 如遇到问题可第 一时间将问题提交 至论坛, 或通过助教微信群内的实时答疑和 老老师群内的定时辅导获得解答 3. 零距离讨教顶级导师 & 史上最 牛助教男神团全程 陪伴学习 : 学员将被划分为 小组, 由全 一线 工程师组成的 代码最 牛男神助教团 实时为 小 组内的每位学员提供帮助 每周三次群内定时督促学习, 助教 老老师在线辅导 任何问题随时问, 所有困惑及时解, 节省 自 己琢磨的时间! 下 一章 : 课程 大纲

6 课程 大纲 : 实操是检验知识学习的最佳途径 充 足的项 目经验和独 立完成项 目 的能 力力是专业 水平最好的展现 方法 在整个项 目课程中, 你将通过 完成以下的项 目来掌握宝贵的技能 : Part 1: Python 高阶课程 (1-2 周 ) Part 2: 项 目实战 : 文本匹配和搜索 (3-4 周 ) Part 3: 项 目实战 : 爬 虫 (5-6 周 ) Part 4: 项 目实战 : 情感分析 (7-8 周 ) Part 5: 项 目实战 : 图像识别 (9-10 周 ) 在随后的部分中, 你将找到每个项 目的说明, 以及课程内容 下 一章 : 课程 大纲

7 课程 大纲 : Part 1: Python 高阶课程 (1-2 周 ) 第 一章 : Python 环境搭建 1.1 搭建 Python3 基础运 行行环境第 二章 :Python 项 目的组织结构 2.1 Python 语 言中包 模块 类 方法和变量量含义及组织结构 2.2 在 工程中该如何使 用第三 方的包第三章 : 面向对象 3.1 面向对象的在编程中的意义 3.2 封装的基本思想和类的设计 方法 3.3 构造函数 self 类变量量和实例例变量量 3.4 类中的继承和多态是如何表现的 3.5 实例例变量量的访问顺序 3.6 类中成员的权限控制第四章 : 函数式编程 4.1 闭包与 非闭包 4.2 三元式表达 4.3 Map 类 4.4 reduce 与 lambda 4.5 装饰器器 4.6 推导式 4.7 函数式编程与 面向对象编程第五章 : 特殊的类 - 枚举 5.1 枚举的表现形式与定义 5.2 枚举的应 用场景 5.3 枚举的操作 下 一章 : 课程 大纲

8 课程 大纲 : Part 2: 项 目实战 : 文本匹配和搜索 (3-4 周 ) Project1: 字符串串匹配和短 文本搜索 1 利利 用正则表达式从给定的 文本中匹配出特定的信息 2 利利 用词袋模型来表示 一个短 文本 3 利利 用余弦相似度来计算出两个短 文本之间的相似性, 并列列出 TOP K 匹配的结果配套课程 : 第六章 :Python 与正则表达式 6.1 正则表达式的匹配原则 6.2 Python 中的贪婪与 非贪婪 6.3 re 库与常 见正则规则校验第七章 : 词袋模型以及 文本之间的距离计算 7.1 词袋模型介绍 7.2 余弦相似度计算 7.3 Top K 搜索 7.4 Invited Speaker Session 下 一章 : 课程 大纲

9 课程 大纲 : Part 3: 项 目实战 : 爬 虫 (5-6 周 ) Project2: 爬 虫实战 大型电商 网站, 技术博客论坛, 新闻 门户数据抓取清洗和持久化 1 完成 大型电商 网站整站的商品数据和评论数据的数据抓取 基本数据清洗和持久化 2 完成新闻 门户 网站的整站新闻数据抓取 3 技术博客论坛 招聘 网站等 网站的反爬对抗配套课程 : 第 八章 :Scrapy 淘宝爬 虫 8.1 淘宝 页 面多层分析 8.2 Scrapy 框架爬 虫程序编写 8.3 数据存储的多种 方式第九章 : 分布式爬 虫 9.1 scrapy crawl spider 整站抓取 9.2 Redis 基本操作 9.2 scrapy-redis 分布式代码编写第 十章 : 爬 虫与反爬 10.1 User-Agent 代理理池与 IP 池 10.2 验证码识别 10.3 Selenium 模拟浏览器器 行行为 下 一章 : 课程 大纲

10 课程 大纲 : Part 4: 项 目实战 : 情感分析 (7-8 周 ) Project3: 利利 用电商 用户评论搭建情感分析模型 1 学会 文本的预处理理技术包括分词 词性标注 停 用词过滤等 2 学会使 用词袋模型来表示 一个 长/ 短 文本 3 利利 用 自动化技术来扩充情感字典 4 利利 用scikit-learn 自带的机器器学习库来构建模型配套课程 : 第 十 一章 :Numpy, Pandas 基础知识 11.1 Numpy 基础应 用 11.2 Pandas 基础应 用第 十 二章 : 有监督学习以及简单机器器学习算法介绍 12.1 有监督学习和 无监督学习 12.2 机器器学习建模流程介绍 12.3 几个经典的机器器学习模型 12.4 Invited Speaker Session 第 十三章 :scikit-learn 函数库介绍 13.1 安装 scikit-learn 13.2 scikit-learn 几个案例例讲解第 十四章 : 模型的搭建 14.1 文本预处理理技术介绍 14.2 基于 tf-idf 的 文本描述 14.3 搭建模型去预测情感 下 一章 : 课程 大纲

11 课程 大纲 : Part 5: 项 目实战 : 图像识别 (9-10 周 ) Project4: 搭建基于深度学习的图像识别系统 1 学会图像的描述 方法, 以及预处理理技术包括图像增强 2 利利 用Keras 库来编写深度神经 网络 3 利利 用编写的模型对图 片数据集完成分类任务 4 学会使 用GPU 来快速训练模型配套课程 : 第 十五章 : 深度学习 15.1 深度学习与浅层学习 15.2 神经 网络与深度神经 网络 15.3 神经 网络的种类 15.4 反向传递算法第 十六章 :Keras 库 16.1 安装 Keras 库 16.2 利利 用Keras 库搭建深度神经 网络第 十七章 : 图像识别 17.1 图像的数学表达 17.2 图像增强 17.3 利利 用Keras 库来编写图像识别系统第 十 八章 :GPU 计算 18.1 GPU 计算与 CPU 计算 18.2 GPU 环境搭建 18.3 GPU 上运 行行图像识别程序 下 一章 : 特 色服务

12 特 色服务 : 1. 零距离接触 AI 数据分析 行行业专家 : 邀请多名 一线数据科学家与学员在线交流, 分析 行行业就业前景, 探 讨技术现状 每名专家都在各 自的领域独当 一 面, 听取更更多专业的 建议能够帮助你清晰 自 己的职业规划和未来学习路路径 2. 分层 小组学习, 个性化辅导 : 报名即进 行行专属测评, 根据测评结果进 行行个性化分层教学 学习 小组由专业助教带领, 找到属于你的学习节奏, 跟 小伙伴们共同进步, 提 高学习效率 同样的陪伴, 更更专业的指导 3. 企业 面试官独家 面试辅导 : 我们的讲师和助教均担任了了多年年的企业 面试官 角 色 他们熟悉企业 面试流程, 通晓企业技术要求 他们将与你在线上 面对 面, 为你提供量量身定制的就业建议, 在简历中提升你的专业形象 打动你的 面试官, 提 高 面试通过率! 下 一章 : 部分师资

13 部分师资 课程主管 Angela 项 目式学习课程设计及课程运营总监 多家教育公司创业历程, 包括留留学教育 (TBI) 的运营, 国际学校媒体 ( 新学说 ) 的市场及战略略策划, 低龄素质教育 ( 天使和坚果派 ) 的素质课程设计 多年年留留学经历, 毕业于美国知名 文理理学院,UWC, 北北京四中 课程讲师 Vince 人 工智能 知识图谱领域专家, 美国南加州 大学 人 工智能博 士曾任凡普 金金科集团 ( 爱钱进 ) 的 首席数据科学家 北北京会 牛科技的 首席科学家兼投资总监 美国亚 马逊和 高盛的 高级 工程师, 负责过 金金融知识图谱 聊天机器器 人 量量化交易易 自适应教育系统等核 心项 目, 并兼任多加创业公司的技术顾问 课程讲师 Zhou 技术领域 数据分析领域专家 曾任百度资深 工程师 凡普 金金科和国美 金金融技术负责 人 拥有 8 年年以上 大数据和 AI 方 面的实战经验, 先后负责过 金金融 风控 知识图谱 计算机视觉 聊天机器器 人等多个公司级的核 心项 目 多家在线教育平台的 金金牌讲师, 拥有丰富的授课经验, 受众学员数 十万 下 一章 : 部分师资

14 部分师资 特邀嘉宾 Henry 拥有 10 多年年 人 工智能领域相关研发和研究经历, 负责过美国政府多项 人 工智能基 金金项 目 美国南加州 大学 人 工智能博 士, 卡内基梅梅隆隆 大学机器器 人系访问学者, 先后在 ICML AAAI IJCAI ICDM 等国际顶级会议上发表数篇论 文, 引 用次数 高达 1000 特邀嘉宾 Wenke 美国 西雅图华盛顿 大学博 士 现任职洛洛杉矶某酒类电商公司资深数据科学家 多年年互联 网产品 电 子商务业务分析师 以及咨询领域有丰富的商业数据分析和数据建模经验 擅 长商业问题的分析 把业务问题转换成数据问题 如何设定数据指标 如何 用拿到的数据回答问题 课程助教 Jia Xi 互联 网公司技术负责 人, 资深架构师 十余年年互联 网开发经验 现任国美 大数据中 心知识图谱负责 人 资深技术专家, 曾任职去哪 网, 无线讯奇, 凡普 金金科等 一线互联 网公司 多年年 大数据开发, 数据挖掘, 数据分析后端架构项 目经验, 精通 java,python,scala 等多种编程语 言 下 一章 : 如何获得学位

15 如何获得课程学位 : 实操项 目得分 (70%) 视频完成率 (10%) 综合评测 (20%) 论坛共享 ( 加分 10%) 总分 >=75 的学员, 即可获得 比特学位 比特学位 有什什么 用? 学位将帮助学员在的定向招聘中获得更更多企业 HR 的 青睐 它可以同时丰富你的简历, 让你在招聘中脱颖 而出 下 一章 : 常 见问题与帮助

16 帮助与常 见问题 : 从本课程毕业后, 我能胜任哪些 工作? 完成本课程后, 你将初步 入 门 人 工智能领域, 熟练使 用 Python 语 言进 行行编程 调库, 能够掌握 Python 爬 虫技术 文本操作技 术 简单的 自然语 言处理理技术以及图像识别技术 若继续深造, 完成 高阶专业课后, 你可以申请的具体岗位包括 : NLP 算法 工程师 数据分析 工程师 爬 虫 工程师 可以申请的 具体岗位 数据科学家 深度学习 工程师 图像识别算法 工程师 下 一章 : 常 见问题与帮助

17 帮助与常 见问题 : 如何知道本课程是否适合我? 如果你拥有 一定的 Python 编程基础, 本课程可以帮助你为进 入 人 工智能领域打下基础, 为在众多垂直领域中寻找爬 虫 工程师 数据分析师 人 工智能 工程师等相关 工作做好准备 同时, 这也是 人 工智能 高阶课程的 入 门必修课 完成本课程后, 你可以继续申请 高阶的项 目式课程 报名与 入学 报名本课程需要申请吗? 有哪些申请要求? l l 本课程接受直接报名, 不不设置针对经验与相关背景的申请机制 课程报名前学员可通过平台上的测评, 测试 自身 水平和能 力力是 否符合课程标准 下 一章 : 常 见问题与帮助

18 帮助与常 见问题 : 本课程有哪些先修要求? 为帮助你判断本课程是否适合 自 己, 我们列列出了了课程必要的先修知识 与推荐课程, 为学习本课程做好充分准备 加 入本课程, 你需要拥有 一定的 Python 编程经验, 详细要求如下 : Python 的字符串串 组类型与循环 : 字符串串类型的 CRUD 操作组类型的 CRUD 操作条件控制与循环经典排序算法开发实战 Python 中的函数在 Python 中, 函数有哪些特点形参 实参 必须参数 关键字参数 默认参数等这些在函数中都是怎么应 用的 我不不满 足先修要求, 可以做些什什么? 如果你还不不具备先修知识, 我们建议你先学习 Python 爬 虫实战 课程 下 一章 : 常 见问题与帮助

19 帮助与常 见问题 : 课程结构是怎样的? 人 工智能基础课程为期 一个学期, 一学期 10 周时间 项 目按期招 生, 每 一期有固定的开课与结束 日期 所有学员需要在学期结束前完成 全部项 目作业, 方可顺利利毕业 本课程中的每 一个实战项 目都会由的 自动化测评系统进 行行 统 一审阅并给予问题反馈和个性化修改建议 如果你没有成功通过 某 一项 目, 你会被要求重新修改并提交项 目, 直 至顺利利通过 本课程的课程时 长是多少? 本课程时 长如上所述 每学期结束后, 如果还没有通过全部项 目, 可以获得 2 周的宽限期 宽限期内通过全部项 目, 仍可以顺利利毕业并获得证书 每 人最多只可获得 一次宽限期, 如果 2 周宽限期过后, 仍未通过全部项 目, 将被移出课程, 并失去访问课程内容的权限 下 一章 : 常 见问题与帮助

20 帮助与常 见问题 : 课程的学费是多少? 本课程为 一个学期项 目, 为期 10 周, 每学期学费为 2100 元 课程招收多少 人? 本课程每期招收 100 人 课程多久开 一期? 本课程每两个 月开设新的 一期 软硬件设备? 为顺利利完成本课程并获得学位, 你需要能够下载并运 行行 Python 联系我们 对课程有任何问题, 可以发邮件 至 info@greedyai.com 跟我们取 得联系 The end

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