Training course copywriting

培训班

鸥若教育是一个面向人工智能高端人才培养的教育品牌。

顶级教师团队
我们的教师团队由北京多所985高校人工智能专业的专家教授组成，具有顶尖的知识传授能力和知识储备。保证授课教师的水平处于整体行业的高层次。
成熟的课程体系
我们的授课大纲经过了多次的师资培训和学院培训的考验，不断的完善授课体系，根据行业的发展调整授课内容。保证了课程大纲能让学员更好的学习相关知识。

Teacher training

面向教师的课程大纲

第一天、深度学习基础网络实践
展开
  • 理论：

    神经网络基础

    深层网络理论

  • 实验：

    上海房价预测、猫脸识别

    红酒品质预测

    paddlepaddle本地环境搭建

    • 第二天、深度学习进经典方向应用：计算机视觉语音识别自然语言处理推荐系统
    展开
  • 理论：

    卷积神经网络

    循环神经网络

  • 实验：

    猫脸识别进阶

    比特币价格预测

    机器人对诗

    • 第三天、深度学习进经典方向应用：计算机视觉语音识别自然语言处理推荐系统
    展开
  • 理论：

    自然语言处理

    推荐系统

  • 实验：

    汽车大师NLP赛事解题实践

    个性化电影推荐

    千人千面新闻推荐系统

    • Students training

    面向学员的课程大纲

    第一阶段：阶段学习及阶段考试
    展开
  • Linux 实践：

    操作基础系统

    环境搭建

    常用命令

  • python基础与实践：

    基础语法

    面向对象编程

    模块化与设计模式

    文件操作与异常处理

  • 工程基础：

    编码规范

    代码管理策略与工具

    工程部署流程

    • 第二阶段：阶段学习及阶段考试
    展开
  • 网络爬虫理论：

    爬虫原理分析

    基础爬虫库

  • 数据分析基础：

    原生经典类库

    可视化工具类库

  • 项目实战：

    电商平台

    空气质量数据爬取

    豆瓣电影数据爬取与分析

    kaggle竞赛题目实战

    • 第三阶段：人工智能进阶数学基础算法基础经典机器学习及阶段考试
    展开
  • 数学基础：

    线性代数基础

    微积分基础

    概率论基础

    信息论基础

  • 机器学习经典模型解析：

    决策树与Adaboost

    线性回归与逻辑回归

    K_Means与K_Medoid

    朴素贝叶斯与支持向量机

    协同过滤算法与矩阵分解

  • 机器学习经典模型在线实验平台实战：

    决策树与Adaboost

    线性回归与逻辑回归

    K_Means 与 K_Medoid

    朴素贝叶斯 与 支持向量机

    协同过滤算法 与 矩阵分解

  • 项目实战（云）：

    电商虚假订单识别

    商品评论舆情监控

    媒体网站虚假流量识别

    • 第四阶段：人工智能高级神经网络深度学习及阶段考试
    展开
  • 深度学习基础理论：

    浅层神经网络

    深层神经网络

    卷积神经网络

    经典网络结构

  • 深度学习实践：

    python原生代码实现浅层神经网络

    python原生代码实现深层神经网络

  • 主流开发框架：

    TensorFlow

    PaddlePaddle

  • 框架实战：

    实现深层神经网络

    实现浅层卷积网络（AlexNet）

    实现深层卷积网络（VGG）

  • 算法调优：

    优化原则与思想

    基本优化方法

  • 案例：

    手写数字识别

    图像识别

    个性化推荐系统

    机器人作诗

    网站点击率估计

  • 项目实战：

    情感分析

    姿态估计

    ORC实战--车牌识别

    人脸识别

    • 第五阶段：就业指导及结业考试
    展开
  • 技术指导：

    笔试题深入讲解

    面试心态与技巧

  • HR指导：

    职业生涯规划

    职业素养培养

  • 结业考试：
  • 面试实战：

    简历评审

    模拟面试

    • To sign up

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    不了解 了解一点 形势好、工资高 非常了解
    工作状态
    学历
    专业

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    前50名付费的学员将获赠图书

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    培训班

    鸥若教育是一个面向人工智能高端人才培养的教育品牌。

    顶级教师团队
    我们的教师团队由北京多所985高校人工智能专业的专家教授组成，具有顶尖的知识传授能力和知识储备。保证授课教师的水平处于整体行业的高层次。
    成熟的课程体系
    我们的授课大纲经过了多次的师资培训和学院培训的考验，不断的完善授课体系，根据行业的发展调整授课内容。保证了课程大纲能让学员更好的学习相关知识。

    Teacher training

    面向教师的课程大纲

    第一天、深度学习基础网络实践
  • 理论：

    神经网络基础

    深层网络理论

  • 实验：

    上海房价预测、猫脸识别

    红酒品质预测

    paddlepaddle本地环境搭建

    • 第二天、深度学习进经典方向应用：计算机视觉语音识别自然语言处理推荐系统
  • 理论：

    卷积神经网络

    循环神经网络

  • 实验：

    猫脸识别进阶

    比特币价格预测

    机器人对诗

    • 第三天、深度学习进经典方向应用：计算机视觉语音识别自然语言处理推荐系统
  • 理论：

    自然语言处理

    推荐系统

  • 实验：

    汽车大师NLP赛事解题实践

    个性化电影推荐

    千人千面新闻推荐系统

    • Students training

    面向学员的课程大纲

    第一阶段：阶段学习及阶段考试
    展开
  • Linux 实践：

    操作基础系统

    环境搭建

    常用命令

  • python基础与实践：

    基础语法

    面向对象编程

    模块化与设计模式

    文件操作与异常处理

  • 工程基础：

    编码规范

    代码管理策略与工具

    工程部署流程

    • 第二阶段：阶段学习及阶段考试
    展开
  • 网络爬虫理论：

    爬虫原理分析

    基础爬虫库

  • 数据分析基础：

    原生经典类库

    可视化工具类库

  • 项目实战：

    电商平台

    空气质量数据爬取

    豆瓣电影数据爬取与分析

    kaggle竞赛题目实战

    • 第三阶段：人工智能进阶数学基础算法基础经典机器学习及阶段考试
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  • 数学基础：

    线性代数基础

    微积分基础

    概率论基础

    信息论基础

  • 机器学习经典模型解析：

    决策树与Adaboost

    线性回归与逻辑回归

    K_Means与K_Medoid

    朴素贝叶斯与支持向量机

    协同过滤算法与矩阵分解

  • 机器学习经典模型在线实验平台实战：

    决策树与Adaboost

    线性回归与逻辑回归

    K_Means 与 K_Medoid

    朴素贝叶斯 与 支持向量机

    协同过滤算法 与 矩阵分解

  • 项目实战（云）：

    电商虚假订单识别

    商品评论舆情监控

    媒体网站虚假流量识别

    • 第四阶段：人工智能高级神经网络深度学习及阶段考试
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  • 深度学习基础理论：

    浅层神经网络

    深层神经网络

    卷积神经网络

    经典网络结构

  • 深度学习实践：

    python原生代码实现浅层神经网络

    python原生代码实现深层神经网络

  • 主流开发框架：

    TensorFlow

    PaddlePaddle

  • 框架实战：

    实现深层神经网络

    实现浅层卷积网络（AlexNet）

    实现深层卷积网络（VGG）

  • 算法调优：

    优化原则与思想

    基本优化方法

  • 案例：

    手写数字识别

    图像识别

    个性化推荐系统

    机器人作诗

    网站点击率估计

  • 项目实战：

    情感分析

    姿态估计

    ORC实战--车牌识别

    人脸识别

    • 第五阶段：就业指导及结业考试
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  • 技术指导：

    笔试题深入讲解

    面试心态与技巧

  • HR指导：

    职业生涯规划

    职业素养培养

  • 结业考试：
  • 面试实战：

    简历评审

    模拟面试

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