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测评
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光环大数据始创立

15

成功上市登陆创新层

16

成为华为集团培训供应商

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成为阿里云大数据合作商

人工智能首期班学员已成功转型

年薪50万 担任总监岗

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  • 人生幸事:兴趣和事业一致,赚钱和热爱同体
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人工智能黄金时代已到来

人工智能已从“概念炒作”真正进入“实际应用”阶段
——2017年7月20日,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,正式开启国内人工智能的新篇章——
人才缺口高达80万
随着人工智能技术的发展及国家政策的支持,人工智能人才需求井喷,供不应求。
从业者年薪20万起
人工智能从业者薪资水平居IT行业首位。0年经验AI工程师年薪20万起,算法工程师等年薪40万+。
进入国企/BAT机会
国家项目、互联网、金融等100多种热门行业,人才需求旺盛,更是打破阶层,进军大公司及国企的良机。
人工智能市场活跃、人才需求井喷、势不可挡
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针对资深IT人、面向在职转型、打造高端精英培训

机器学习中的Python、ML概念与入门

机器学习中的Python
python环境、基础语法、列表元组、函数形式、IO操作、类、python使用实例;机器学习经典算法、模型及实现、学习环境搭建、线性回归实际应用
机器学习概念与入门
人工智能概念、数据与特征工程、模型训练、数据预处理、pandas、可视化
大数据与人工智能-SparkMLlib

人工智能数学基础

理论部分:
数学概念、函数求导以及链式求导法则、线性代数与矩阵、概率分析、程序与概念、算法推导与实现、梯度下降实例、课后实践
书籍:
《高等数学(第七版)上+下册》
《工程数学线性代数(第六版)》
前置课程-高数

人工智能-总览、应用与前沿

理论部分:
人工智能技术、应用场景、常见人工智能算法、主流应用构建方法、主流机器学习框架、机器学习场景应用相关工具应用及分析与处理、系统化的人工智能技术栈、人工智能分析方法和流程实例了解
实战部分:
鸢尾花分类实战
分类预测实战
回归预测实战
人工智能基础-AI总览

机器学习的数学基础-数学分析

理论部分:
人工智能技术底层数学理论支撑、复杂数学理论梳理、机器学习相关数学基础梳理与讲解、矩阵、导数、概率论、凸优化、相应算法设计和原理、流优化手段 SGD、牛顿法等优化方法
实战部分:
手写识别实战
文本降维实战
人工智能基础-数学分析

特征工程和结果可视化

理论部分:
主流 python 数据预处理库、原始数据特征构建、特征选择、构建新特征、缺失值填充等特征工程方法学习
实战部分:
Scikit-learn 特征工程,网格搜索, 超参数调优
泰坦尼克求生预测
人工智能基础-特征工程

深度学习框架TensorFlow

理论部分:
深度学习主流分析框架 Tensorflow、Tensorflow 基本概念、计算模型和原理、Tensorflow 深度学习和模型构建与训练、训练过程优化方法与问题优化、计算图构建、学习变量作用域与变量命名、搭建多层神经网络并完成优化、正则化优化神经网络、梯度问题与解决方法
实战部分:
图片分类实战
贷款欺诈预测
机器学习-TensorFlow

决策树与随机森林

理论部分:
决策树算法的原理、度量指标和算法变种、GBDT、AdaBoost、随机森林等集成学习模型的原理和集成学习算法、GBDT、XGboost应用、GBDT算法完成预测实例、算法和实战融合
实战部分:
鸢尾花分类实战
金融反欺诈预测
机器学习-决策树

分类算法

理论部分:
KNN 、SVM及朴素贝叶斯算法原理、集成学习(Bagging、Boosing)对于分类算法的优化过程、数据降维方法应用;分类算法调参关键参数、不同分类算法的过拟合、欠拟合情景与调优、集成学习调优、调参过程深入实例、不同算法的共性与个性
实战部分:
手写图形数据降维与分类
文本向量化实战
文本分类实战
机器学习-分类算法

回归算法

理论部分:
主流回归模型、线性回归、逻辑回归 LR 及其变种和扩展算法、梯度下降、牛顿法、拟牛顿法 LBFGS 等优化方法、逻辑回归最优化问题的求解
实战部分:
波士顿房价预测
股票预测回归实战
机器学习-回归算法

聚类算法

理论部分:
无监督学习模型、主流聚类算法、不同相似度计算算法、不同数据降维方法的深入、文本降维方法(LDA);Kmeans以及其衍生算法、modelbased聚类方法;无监督降维方法PCA、ICA、字典学习;监督降维方法LDA;文本降维方法LDA;聚类算法与分类算法的区别;聚类算法的优缺点
实战部分:
新闻分类实战
文本降维实战
大数据与人工智能-聚类算法

大数据机器学习框架SparkMLlib

理论部分:
大数据机器学习主流分析框架、Spark 内核架构、计算模型和原理、分布式机器学习原理、处理和解决大规模数据分析预处理和模型训练、推荐系统算法和原理
实战部分:
电影推荐案例
大数据与人工智能-SparkMLlib

深度学习-基础

理论部分:
深度学习主要概念、激活函数、超参数等, BP 神经网络基础、卷积、Pooling、Dropout 等方法和原理、深度学习应用场景、经典深度学习网络结构
实战部分:
MINIST手写识别案例
电影评论文本分类案例
评论文本情感分析案例
深度学习-基础

深度学习-高级

理论部分:
RNN网络的数据、BPTT算法、用于RNN网络的文本向量化方法、文本ensemble过程、Attention机制、构建用于文本分类的神经网络、熟悉RNN基础上的复杂网络结构 Seq2seq
实战部分:
新闻分类实战(与传统分类算法做对比)
文本生成实战
深度学习-高级

人工智能互联网应用-自动驾驶项目

项目实战:
项目背景了解,开发需求分析,项目架构,核心点讲解。数据展示、共性问题答疑、项目总结。
课程目标:
了解自动驾驶技术,项目包含车辆检测,End to End自动驾驶模块,拓展学习增强学习原理。通过深度学习进行端到端的自动驾驶预测。
项目实战-自动驾驶

深度学习企业应用 图像人脸识别

项目实战:
项目背景了解,开发需求分析, 项目架构、核心点讲解、数据展示、共性问题答疑 、项目总结;深度学习应用人脸识别核心原理。深度学习知识点连接以及外延知识介绍。
课程目标:
了解人脸识别一般过程:人脸检测、人脸对齐、人脸识别;了解用于人脸检测的集成学习方法;熟悉用于人脸检测的CNN方法。
项目实战-图像人脸识别

深度学习企业应用 聊天机器人(NLP 应用)

项目实战:
项目背景、开发需求、 项目架构、核心点讲解; 项目架构、核心点讲解; 数据展示、共性问题答疑 、项目总结。NLP自然语言处理相关知识点及相应主流处理技术;聊天机器人核心原理; RNN Seq2Seq 语言模型,原料分析处理与模型构建。
课程目标:
了解聊天机器人运行的核心架构,以及主流构建聊天机器人的方法。深度学习知识点连接,主流深度学习研究工程应用知识点系统梳理.
项目实战-聊天机器人

人工智能企业应用 语音识别

项目实战:
项目背景、开发需求、 项目架构、核心点讲解; 项目架构、核心点讲解; 数据展示、共性问题答疑 、项目总结;语音识别应用场景简介
课程目标:
了解语音特征分析:傅里叶变换、MFCC等;了解语音识别标签建立过程;熟悉用于语音识别的CNN网络、RNN网络;构建英文语音识别网络,构建中文语音识别网络;了解语音生成网络(TTS)
项目实战-语音识别

人工智能面试攻略

理论部分:
公司人工智能岗位核心技能需求、所需知识和技能、主流机器学习工具和框架的使用方法、讲解机器学习岗位面试的常见笔试;主流互联网公司的面试题目,深入浅出,结合实际场景分析;常见机器学习面试问题,开放式问题和系统设计问题,融汇贯通整个课程知识点。
面试攻略
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名企在职研发讲师亲授

北京首席讲师

高老师

微软亚研院研发专家

◆ 微软亚研院研发工程师
◆ 8年人工智能研发经验、人工智能专家
◆ 曾受邀在清华.北邮做大数据&人工智能公开课

多年人工智能与大数据处理系统与数据分析经验。曾参与图数据分析引擎GraphView 开发,入侵检测机器学习预测项目,SparkMLlib 及Tensorflow 相应算法优化。华北计算所,知网等企业实施内训讲师及项目指导专家。

北京首席讲师

高老师

微软亚研院研发专家

  • ◆ 微软亚研院研发工程师
  • ◆ 8年人工智能研发经验、人工智能专家
  • ◆ 曾受邀在清华.北邮做大数据&人工智能公开课

北京首席讲师

于老师

中科院博士

  • ◆ 5年+机器学习数据分析经验
  • ◆ 擅长人工智能算法开发
  • ◆ 企业技术内训讲师

上海首席讲师

胡老师

上海交大计算机硕士

  • ◆ 上海交大计算机硕士
  • ◆ 某互联网公司人工智能高级工程师
  • ◆ 自然语言、机器学习资深研发专家

上海首席讲师

黄老师

美国密苏里大学硕士

  • ◆ 毕业于美国密苏里大学机器视觉实验室
  • ◆ 百度无人车CTO-Tony Han的弟子
  • ◆ 现任知名公司社媒数据算法负责人

上海首席讲师

张老师

资深人工智能工程师

  • ◆ 某互联网公司人工智能高级工程师
  • ◆ 先后就职于1号店、飞牛网
  • ◆ 多年电商项目经验,精通算法等

深圳首席讲师

王老师

人工智能博士后

  • ◆ 华中科技大学计算机博士
  • ◆ 美国佛罗里达大学人工智能博士后
  • ◆ 中国计算机学会高级专家

深圳首席讲师

李老师

中山大学计算机博士

  • ◆ 中山大学计算机博士
  • ◆ 8年人工智能、机器学习研发经验
  • ◆ 参与多项国家及广州市科技计划项目

你的同学和你的学习内容同样重要

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不是谁都能报名,也不是交了钱就可以学!
  • 姓   名:3年经验计算机 / 数学 / 经济 / 统计 / 理工科等专业者
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  • 光环国际旨在培训高端精英人才,仅面向资深IT人优秀理工科人群招生。
  • 希望你:1、3年+工作经验IT人,或高数学习经历者。
  • 2、毕业于数学、经济、计算机、统计学等理工科专业;
  • 3、了解Java或Python等编程语言最佳;(如果没有编程基础,有配套视频可以学习,
  • 但是你必须比别人付出更多的时间和努力)
  • 小目标:你将成为AI研发工程师 / AI数据分析师 / AI算法工程师
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  • 服务六:免费重听机制
  • 服务七:学友会终生服务
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450余家名企人才战略合作

阿里云、华为、中关村等,人才直推、保障就业
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光环持续举办行业论坛、技术峰会等

光环国际将为学员提供持续学习、工作推荐等机会
17年口碑品牌,实力有目共睹

人工智能课程是怎样炼成的?

5年潜心积累,2年精心研发,1朝良心授课

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与资深IT人同行,你将得到知识、人脉、以及更高的视野

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人工智能-《机器学习和识别模式》24课时.zip

你是否还有如下疑问?

1.人工智能的时代真的来了吗?中国目前还用不上吧?

答:随着云计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片这四大催化剂的发展,计算成本降低,使得人工智能突飞猛进,正在逐步从尖端技术走向普及,IT巨头在人工智能上的投入也明显增大,国务院发布了《人工智能发展规划》,祖国的勃勃雄心,和市场的强烈需求,都催动着人工智能时代的到来。

2.人工智能可不可以自学?

答:专业角度——不提倡自学。首先,新兴技术,没有资料,不系统、不全面,学习难度大;其次,技术更新速度快,自学时间成本和金钱成本付出太大;再次,出现问题无法解决,不能继续学习,挫伤积极性。快速有效掌握新技术,才是最低成本。

3.看到数学和统计专业的都可以学吗?这个不是IT编程么?

答:人工智能领域需要程序员,更需要能够应用数学等知识进行底层建模和架构的专业人才,薪资和发展甚至比程序员更好一些。并且课程前置内容中有Python基础内容,只需要学习一下语法等规则,简单易学好上手,根本不用担心没有编程基础的问题。

4.怎样区分真的人工智能课,和以人工智能为噱头的其他编程培训?

答:从理论内容上看,是否有:数学基础、Python、统计算法、机器学习框架SparkMLlib、深度学习框架TensorFlow、深度学习等;从实战上看,是否有真是的人脸识别、语义识别、图像识别等项目,是完整的项目哦,不是挂羊头卖狗肉,挂个人工智能的实际卖的是Python或者Java等编程。

5.光环人工智能讲师跟其他机构相比,有什么特别之处?

答:1、光环人工智能讲师均为名校硕博学历,计算机专业出身,高屋建瓴、深入浅出,能够把复杂的计划和原理讲透讲精,利于学习和消化;2、光环人工智能讲师均为在职讲师,来自一线名企或国际级单位,技术常更新,经验不落伍,接触的都是国内顶尖技术,甚至国外潮流应用领域;3、光环人工智能讲师均有至少5年的人工智能工作经历,项目经历多,工作经验足,接触人脉广。不仅能带你走进人工智能的世界,同时也能为你开启高端人脉圈的大门。

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