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

人工智能在科技领域的应用引起了广泛关注。通过模拟人类的思维和学习能力，人工智能能够处理大量的数据，分析复杂的问题，并给出准确的解决方案。在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗效率和准确性。在交通领域，人工智能可以实现智能驾驶，减少交通事故，提高交通效率。在金融领域，人工智能可以进行智能投资和风险评估，帮助投资者做出更明智的决策。这些科技应用让人们切身感受到了人工智能的强大魅力。

你可能关心的问题

01

人工智能对传统产业和企业有什么重要影响？

02

数据在人工智能中有多重要以及如何使用？

03

人工智能的一些有前景的应用有哪些？

人工智能的趋势

深度学习和神经网络：深度学习是人工智能领域的重要技术，通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现对大量数据的学习和模式识别。未来，深度学习和神经网络技术将继续发展，提高模型的准确性和泛化能力。
自然语言处理和语音识别：自然语言处理和语音识别技术将越来越普及，并在人机交互、智能助理、语音翻译等领域发挥重要作用。未来，我们可以期待更加自然、智能的语音交互体验。

深圳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

全面系统的课程设置

涵盖人工智能的各个领域，帮助学员全面了解AI的基础理论和应用技术。

2

实战导向的学习方式

注重培养学员动手实践的能力，通过项目实践提升学员的解决问题能力。

3

个性化学习计划

根据学员的学习能力和背景，定制灵活的学习计划，并提供一对一辅导和指导。

4

实践与实习机会

合作机构提供AI实践和实习机会，为学员提供实践锻炼的机会，增加就业竞争力。

人工智能的应用

智能制造。智能制造是人工智能技术在制造业领域的一种应用，它可以通过数据分析、机器学习等技术，实现对生产过程的优化和智能化。目前，智能制造已经应用于工业机器人、智能仓储、智能物流等领域。未来，智能制造还有望实现自适应生产、智能供应链等功能。
智能金融。智能金融是人工智能技术在金融领域的一种应用，它可以通过数据分析、机器学习等技术，实现对金融市场的预测和风险控制。目前，智能金融已经应用于风险评估、投资决策、反欺诈等领域。未来，智能金融还有望实现智能投顾、智能保险等功能。

在这里学习，能收获什么