国务院出台政策大力推动AI发展
保守估计,2030年的中国将成为世界主要人工智能创新中心。 AI相关产业规模达 100000亿元,你能想象吗? 现今中国人工智能领域的投融资占全球的 60%,是规模较大的国家; 中国人工智能市场增长迅速,2017年其市场规模达 237亿元,同比增长67%。
人工智能人才需求
统计数据表明,截止2018年年中, AI从业人员50000人,而行业需求量已经突破 1000000人, 而AI对人才的需求仍然与日俱增。 中国人工智能企业数量达数千家,位列 全球第二,北京是全球人工智能企业最集中的城市。
人工智能岗位薪资
人工智能,古老而又崭新的行业,迈进高薪近在咫尺。
人工智能高科技人才全球紧缺,需求旺盛。
技术类工程师平均 月薪2.58万,而50%的人工智能人才月薪可达3万以上。
人工智能培训的学费其实大多数是差不多的,一般价格在三万元左右。但是大家一定要从中甄选出真正的有实力教学的机构,这样才可以学到真正的人工智能技术。现在市面上有许多的培训机构是打着培训人工智能的幌子,实际上只这些培训学校仅教Python的课程,像这种打擦边球的伪人工智能培训机构大家就不要去了,一定要找到真正有实力的培训机构去学习人工智能。
学习阶段 | 知识点 | 学习内容 |
人工智能初级 | 人工智能技术和应用场景的全面解析,系统化介绍人工智能技术链条 | 通过实例对人工智能的开发语言载体Python进行深入理解并掌握Python语法规则, 变量和数据类型,程序结构控制,Python的数据结构,Python中的OOP,了解-神经网络的训练方法和流程,学习主流机器学习、 深度学习框架环境的搭建,TensorFlow、Keras、Caffe等。 |
人工智能中级 | 本模块重点在于算法的开发实现方面,学习人工智能中的识别技术 | 通过数字识别和人脸识别、自然语言处理等这些应用极为广泛的项目开发,深入介绍深度学习的概念,激活函数以及神经网络基础, 对CNN、RNN进行原理方法和原理学习,卷积层和池化层,图像特征提取与识别,经典LeNet模型, LSTM,Encoder-Decoder Model等,同时引入自然语言处理方面的内容,包括分词、题干提取建模等,为不同方向的技术学习构建完整的技能知识图谱。 |
人工智能高级 | 从本阶段开始,我们的学习重点转向高级的模型优化算法上 | 在项目开发实现的基础上进行调优处理,通过学习过程的优化、数据预处理方法、超参数、学习率优化、 Batch-Normalization等方法,实现开发算法的优化,完善提升神经网络的效率和质量,进一步理解算法实现与设计,实现开发工程师提升到算法老师之路。 |
数据分析初级 | 使用Python处理工作场景中的简单数据分析 | 基于CDBD(中国历代人物传记资料库)数据集开发课程案例,介绍数据分析的基本流程和方法, 涉及的数据建模方法主要是聚类和决策树,学完之后能够使用Python处理工作场景中的简单数据分析。 |
数据分析中级 | 成为具有一定分析思维的数据分析师 | 基于真实企业数据库开发案例,重点介绍K-近邻、凝聚与分裂(层次聚类算法)、线性回归、 朴素贝叶斯等数据建模方法,最终成为具有一定分析思维的数据分析师,满足就业需求。 |
数据分析高级 | 成长为一名高级数据分析师,并获得算法工程师的相关技能 | 基于前两个阶段学员学习数据开发的在线学习数据分析案例,通过完全贴近真实情境的数据分析工作,学会处理各种数据分析中的复杂问题, 所使用的建模方法有支持向量机、DBSCAN、逻辑回归和反向传播神经网络,最终成长为一名高级数据分析师,并获得算法工程师的相关技能,能做出直接跟系统交互的仪表盘。 |
Python初级 | 数据可视化 | 在大量数据的情况下,如何让数据能够更直观,更高效的输出有用的信息就需要借助于数据可视化技术。通过项目实战完全掌握 Matplotlib实现简单直观的数据可视化、Echarts实现更丰富的交互需求,在此基础上认识更多的数据可视化库并灵活运用。 |
Python中级 | 数据抓取与采集 | 互联网上存在着海量的数据信息,通过爬虫可以快速高效的获取这些数据。Scrapy爬虫框架是当前非常流行的一款爬虫框架。 Scrapy使用Python作为开发语言,并且提供了非常丰富扩展功能,数量掌握Scrapy爬虫框架的使用能够实现高效获取互联网数据的目标。 |
Python高级 | 数据清洗与挖掘 | 本阶段主要完成数据处理方面的学习,利用Python实现数据清洗与存储相关技能。数据被正式应用于AI核心算法前, 需要经过迁移、清洗、分片等多种转换处理,利用Python的numpy、pandas模块有效处理源数据中的空缺值、噪声数据、不一致数据、 重复数据等。数据来源、存储环境是多样的,分别来自于JSON、CSV文件,MySQL、Redis、MongoDB数据库,HDFS文件系统等等。 利用Python的json、csv、pymysql、redis、pymongo、pyhdfs模块很好地解决了数据存储问题。 |
金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求,银行使用协助顾客服务系统;帮助核对帐目,发行信用卡和恢复密码等。
在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国;1999年世界范围使用1,700,000台机器人。
人工智能是自动上线的好助手,可减少操作,使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术,如语言识别软件。
技术常会影晌音乐的进步,科学家想用人工智能技术尽量赶上音乐家的活动;现正集中在研究作曲,演奏,音乐理论,声加工等。