課程詳情
課程名稱
Pyhton人工智能
課程模塊
1.人臉識別
機場、高鐵站刷臉進站,瞬間完成身份認證;人臉登錄、人臉支付安全又方便。
2.智能出行
數據顯示,人工智能技術助力自動駕駛創(chuàng)建一個新的萬億級市場。
3.人機交互
機器理解人類語言,實現人機對話。
Python是進入人工智能行業(yè)首.選的編程語言,它適合進行人工智能、數據分析、爬蟲、互聯網等項目開發(fā)、各種庫、各種相關聯的框架都是以 Python作為主要語言開發(fā)出來的。
課程對象
應屆生/計算機專業(yè)
剛畢業(yè),想從事編程開發(fā)工作,Python簡單易學且比較火。
0基礎轉行拿高薪
完全零基礎,想學Python開發(fā),追求更高的升職加薪機會。
提升工作效率
找不到合適的學習方法及技巧,學Python可以讓工作更便捷。
教學模式
大廠名企認證直通
與百度、華為共建合作;聯合百度深度學習項目;基于真實行業(yè)場景開發(fā)。
教研優(yōu)質內容前沿
北美博士團隊主導研發(fā);科研成果轉化教學案例;教學內容走在技術前沿。
課程實用緊扣需求
課程行業(yè)需求為導向;產業(yè)級實際項目教學;無縫銜接企業(yè)級項目。
全棧覆蓋能力打通
前四階段打好開發(fā)基礎;深入學習人工智能開發(fā);發(fā)展穩(wěn)職位晉升無極限。
教學科學輕.松入門
多年Python課程打磨;降低人工智能學習難度;體系化學習;科學提升。
Python的常見問題
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人工智能
人工智能是研究、解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的學科。它的主要任務是建立智能信息處理的理論,然后設計一個能夠表現人類某些智能行為的計算系統(tǒng)。人工智能作為計算機科學的一個重要分支和計算機應用的一個廣闊的新領域,與原子能技術、空間技術并稱為20世紀的三大前沿技術。
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認知AI
認知是人工智能中受歡迎的分支,它負責所有感覺“像人類”的交互。認知必須能夠輕.松處理復雜性和模糊性,同時借鑒數據挖掘、NLP(自然語言處理)和智能自動化的經驗。
如今,人們越來越傾向于認為認知AI將人工智能做出的決策與人類工人的決策混合在一起,以監(jiān)控更困難或不確定的事件。這可以幫助擴展人工智能的適用性,并生成更快、更可靠的答案。
人工智能主要研究內容
搜索是人工智能的一種問題求解方法,搜索策略決定了問題求解的一個推理步驟中所用知識的優(yōu)先級??煞譃闊o信息指導的盲目搜索和經驗知識指導的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識通常用啟發(fā)式函數來表示。啟發(fā)式知識運用得越充分,解決問題的搜索空間就會越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有A*、AO*算法等。近年來,搜索方法的研究開始關注百萬節(jié)點的超大規(guī)模搜索問題。
機器學習是人工智能的另一個重要課題。機器學習是指在某種知識表示意義上獲取新知識的過程。根據學習機制的不同,主要包括歸納學習、分析學習、連鎖學習和遺傳學習。
知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。當知識庫存儲系統(tǒng)所需的知識量很大,并且有多種表達方式時,對知識的合理組織和管理就顯得很重要。推理機規(guī)定了解決問題時使用知識的基本方法和策略。在推理過程中,需要建立數據庫或采用黑板機制來記錄結果或進行交流。如果某一領域(如醫(yī)療診斷)的專家知識存儲在知識庫中,這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為了滿足解決復雜問題的需要,單一的專家系統(tǒng)正在向多智能體分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展。這時,知識共享、主體間的合作、矛盾的產生和處理將是研究的重點問題。
上課環(huán)境