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学员评论

广泛的应用使得人工智能成为解决实际问题的得力工具。AI技术在医疗、金融、教育、交通、制造业等众多领域都得到了广泛应用。在医疗领域，AI帮助医生进行疾病诊断和治疗规划；在金融领域，AI用于风险管理和智能投资；在教育领域，AI为学生提供个性化的学习方案。这些实际应用使得人们能够亲身感受到AI带来的便捷和效率，进而对其产生积极的态度。

哪些人适合学人工智能

对人工智能技术感兴趣的人员

高校相关学科专业的学生

企业人力资源部门和研发部门人员

有志于从事人工智能领域的创业者

人工智能发展趋势

数据中心的AI变革：智算中心成为关键基础设施。云计算是当前重要的AI算力提供方案，AI服务器市场迅速发展。云计算正从CPU为中心的同构计算架构向以CPU+GPU/NPU为中心的异构计算架构深度演进。随着专有领域的计算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，推动AI芯片的多样性和生态丰富性不断提升。
大模型C端角色：个人智能助理与新一代的流量入口。大语言模型将成为个人智能助理。大模型预期成为每个人的智能助理，如制定旅行计划并进一步预定宾馆和餐饮。作为未来的人机交互界面，大模型成为新一代的流量入口。

长沙博为峰人工智能课程

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。

你还想了解这些问题？

人工智能常见问题

学习人工智能的阶段是什么？
什么是人工智能中的智能代理？
人工智能使用的编程语言是什么？
人工智能中常用的神经网络类型是什么？

人工智能就业方向

人工智能运维工程师。人工智能运维工程师是指从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。研发方向主要是从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。
AI硬件专员。在人工智能领域内的另外一种日益增长的蓝领工作，就是负责创建AI硬件的工业操作工作，大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

为什么选择博为峰培训

实践导向 01

课程注重实践，通过项目实战让学员深入理解和运用人工智能技术，增强实践能力。

个性化学习 02

根据学员的不同背景和需求，提供个性化教学方案，并根据学员的学习进程及时调整教学内容。

全程指导 03

配备专业教师进行一对一指导，全程跟踪学员学习情况，解答疑惑，确保学员学习质量。