上课方式

面授

上课校区

招生对象

课程目标

课程详情

授课机构

教学点

同类课程

学员评论

人工智能系统可以实时处理和分析大量数据，这使它们能够做出明智的决策。人工智能可以识别模式、发现异常并通过利用机器学习算法生成准确的数据，这是人类之前所忽视的地方。这可以显著改善金融、市场营销和客户服务等行业的决策，从而构思出更成功的战略和取得更好的结果。

你可能关心的问题

1
什么是人工智能？
2
人工智能要学数学吗？
3
人工智能如何学习？
4
学人工智能有什么用？
5
学人工智能好就业吗？
6
人工智能要考什么证书？
7
女生适合学人工智能吗？
8
人工智能是由谁提出来的？

人工智能的趋势

发展趋势一：智能化生活。未来，人工智能将更加深入地渗透到我们的日常生活中。从智能助理、智能家居到自动驾驶汽车，人工智能的应用将使得我们的生活更加便捷、高效。智能化的家庭设备将能够根据我们的喜好和习惯自动调整环境，提供个性化的服务。而自动驾驶技术的发展将大幅提升交通安全性和效率，改变人们的出行方式。
发展趋势二：人机协同。人工智能的发展将从简单的自动化转向与人类合作的模式，即人机协同。人工智能将不再是单纯地执行任务，而是与人类共同完成复杂的工作。例如，在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行诊断，提供专业的建议和治疗方案。在工业领域，机器人将与工人合作，共同完成生产线上的工作，提高生产效率和质量。

合肥博为峰人工智能课程

课

< >

K

人工智能课程内容

课程版块	课程内容
人工智能 Numpy	人工智能的应用背景介绍、Python科学计算集成开发环境Anaconda安装和配置。Jupyter notebook介绍和常用功能练习（后续内容主要基于Jupyter notebook操练）
	Numpy介绍、numpy创建数组对象和基本使用、numpy常用属性和函数的使用（切片、矩阵、统计函数、数组运算、矩阵运算等）。
	Pandas介绍、Series和DataFrame数据类型及关联的常用函数、操作；Matplotlib介绍，Pandas+Numpy+Matplotlib结合使用案例；马赛克图片、合成音频介绍、成音频案例。操作音频文件mp3、操作视频文件。
人工智能 OpenCV	opencv介绍、python-opencv安装opencv并配置、opencv自带程序环境测试。opencv常用类和方法、锐化滤波操作、图像混合操作。
	n维数据之间的数学关系、协方差矩阵概念。特征值与特征向量概念、PCA原理介绍、PCA对图像求特征值和特征向量。
	人脸检测流程、图片中识别人脸、视频中识别人脸。人脸识别算法介绍、几何图形分离器训练并识别、源码的获取与配置编译。
	dlib介绍、dlib环境配置、dlib人脸检测及特征点绘制；dlib进行人脸的精确识别、dlib非特定目标识别场景。
人工智能机器学习	Scikit-Learn（sklearn）介绍，算法模型框架介绍、sklearn框架结构、KNN算法入门、KNN鸢尾花分类。KNN算法调参数、KNN手写数字识别详解。
	KNN参数cross_val_score、KNN癌症诊断、KNN模型评价指标。KNN数据归一化、sklearn中数据拆分、str类型的数据转变与训练预测。
	数据量化操作、决策树的熵原理、决策树的使用、决策树参数调整深度。决策树属性列分时计算、决策树gini系数、随机森林原理、随机森林和决策树比较。
	极限森林、梯度提升树的使用、梯度提升树原理、梯度提升和梯度下降。各类算法回顾、梯度提升树二分类原理、梯度提升树的应用场景。
	adaboost原理介绍、adaboost案例举例。线性回归原理介绍、线性回归预测商城某日销量。

核心优势，值得学员信赖

1
结合理论与实践相结合，理论与实战相结合
2
采用实际案例，提升学员的解决问题能力
3
提供一对一的辅导，确保学员学有所成
4
强调实验实操，培养学员动手能力
5
开设从入门到精通的多层次课程，满足不同学员的需求

人工智能的应用

1.医疗领域：人工智能技术可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提高医疗水平和效率。同时，人工智能还可以应用于医学影像分析、药物研发等领域。
2.金融领域：人工智能技术可以帮助金融机构进行风险评估、信用评级、欺诈检测等，提高金融服务的效率和质量。
3.教育领域：人工智能技术可以帮助教育机构进行个性化教育、智能辅助教学等，提高教育质量和效率。
4.交通领域：人工智能技术可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度，提高交通运营效率和管理水平。

在这里学习，能收获什么