上海涛德顾问学院

AI人工智能培训
机器学习、深度学习、TensorFlow、DeepMind培训
人工智能工程师:IT业界薪水之王
中国所有AI培训机构中唯有------涛德做到:
已就业学员最低年薪:30万
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最佳人工智能校友资源只在涛德
北大、哥伦比亚大学、交大、复旦同学选择涛德人工智能:

与成功者同窗共读,更加成功!目前选择涛德的学员:

5%为博士学历
25%为硕士学历
70%左右为本科学历
•5%学员来自美国常春藤名校及英澳名校
同时涛德学员也有来自国内TOP5互联网公司的员工
Intel,Paypal,高通,花旗银行等知名外企选择涛德讲师实施人工智能培训

选择涛德人工智能,拥有最佳校友资源!
涛德AI学员为什么能获得比别人更高的薪水?
我们提供:源代码级的R+Python高级机器学习算法工程师的培训:
企业需要的是能够开发算法、解释算法的工程师,而不是只会调用算法工具的工程师。涛德培养的是具备源代码级开发能力的算法工程师。

 

2 90%的课程时间聚焦在机器学习高级数学核心,及算法的实现。我们不是培训基础程序员+顺便学习基本的机器学习内容。我们只聚焦高级机器学习、AI人工智能算法工程师岗位。

 

同时学习R语言和Python环境下的机器学习算法。您将具备R+Python两种实现机器学习的能力。因为很多企业要求同时懂得两种机器学习语言。

 

除了常规回归、逻辑回归、随机森林、SVMC45C50决策树、深度神经网络等算法,我们更提供DeepMind,AlphaGo,2017以来最新的机器学习算法。
涛德人工智能培训学员就业与面试情况
涛德已就业学员最低年薪30万,欢迎试听以及与现场同学交流

截止2018年4月涛德AI已就业学员最低年薪30万、最高65万!
涛德网站及官方微博列出所有历史就业学员就业单位、就业薪水、学员博客论文欢迎考察!
汽车之家, Nvidia 英伟达等……是我们学员获得Offer的单位!
所有涛德AI学员同在一个QQ群,欢迎与以前毕业学员交流,并互相推荐工作!

学员无需投简历直接等猎头挖人!14个项目+理论结合保证学习效果

涛德提供面向企业需求的项目式面授教学!
小班教学方便跟踪学员进度,动态调整学习进度!
不光学习技术、同时学习面试技巧!
涛德学员只要挂出简历,就等着猎头主动联系。完全不需要学员自己投简历!
我们为什么只提供面授培训
人工智能视频学习难以面试转行成功!
学员学习了很多算法,却抓不住重点。
例如面试官问的是具体项目应用,学员不知道如何回答!
学习是学院派内容和企业实际需求脱节,难以落地!
例如当面试官问:”给出避免过拟合的5种方式” 学员只能给出零散的答案。
学习了听起来高大上算法却难以在面试时回答时候企业的实际问题!
例如学习了随机森林、逻辑回归、神经网络。面试官问的却是:”同时测试试多个模型,以及最终选择某个模型的理由”。
没有抓住企业需求的学习 ------等于:学费打水漂!白白浪费时间。
涛德的人工智能课程特色
涛德AI人工智能培训内容:直击企业真实人才需求,面向企业项目的学习
不光理解算法模型还将学习如何开发自己的高级算法
1:学员能够自己动手完成后续大纲列出的14核心项目直击企业真实需求。

2:不同于常规的培训只简单介绍算法接口的调用、我们的核心是深入理解算法背后的数学模型、同时还将学习如何开发自己的高级算法

 

3:从零开始教你搭建机器学习平台、TensorFlow深度学习平台、OPENAI主流模型开发, 同时学习其他高级机器学习算法及手工开发(不调用内置函数的方式)线性模型,AI机器人模型。

 

4:因为课程难度大,门槛高。我们发现远程授课效果无法保证,因此我们只提供:面授课程 课后实验 + 免费重听 +学员技术群(详情请咨询涛德课程顾问)。 
涛德的14个人工智能课程项目等于两年实际工作经验

4个核心AI工程项目,10个机器学习项目,3个数学项目:
核心AI人工智能项目:
项目1:图像识别,人脸识别等AI视觉
项目2AI机器人写小说、诗歌
项目3:打造我们自己的Mini Alphago,机器人下棋程序开发(手工开发,不借助于其他接口)
项目4:多个主流机器学习模型流水化训练模型(新增)
其他机器学习项目:
项目5:癌症筛查检测
项目6:自然语言处理NLP:电信垃圾短信过滤
项目7:高风险银行贷款识别
项目8:医疗保险费用评估
项目9:工业品强度检测
项目10:手写数字图片识别
项目11:购物篮分析推荐算法
项目12SNS社交网站用户营销:细分市场推销群体识别
项目13:手工实现梯度下降回归模型
项目14:基于TensorFlow实现回归模型
核心数学项目:
项目1:手工计算梯度下降
项目2:神经网络链式求导
项目3:手工计算含二阶偏导的凸优化
实战型讲师授课
实战型非学院派讲师授课!我们保证授课中途不换老师!
Oracle公司首席讲师全程主讲! 主讲AI、数据挖掘 、BI商业智能、数据仓库、数据科学相关课程。
现任投行私募AI量化交易经理!
同时通过多门数据科学领域相关国际认证 OCMBICloudera CCA 国际认证!
高通、IntelPaypal、华为、IBM等公司的员工也是涛德讲师学员!
OOW全球大会主讲人!主讲专题为:数据科学、 Exadata、BigData

关于人工智能培训的学习费用
知识无价、一分钱一分货!涛德重金聘用的讲师,重金独家开发的项目实验环境和教材,保证学员培训物超所值!
就业2个月不到的工资就能收回知识投资!
没有任何投资超越对知识的投资!
人工智能讲师本身年薪都在百万以上,低价低质的面授培训你敢保证能学到真本事吗?

涛德AI人工智能算法工程师:
薪酬是普通 DBA、 LINUX 运维、JAVA、测试工程师的 2-3倍!
AI人工智能工程师职业属于为企业带来利润的职业!
就业竞争少 10个职位3个竞争对手,发展前景好!
就业面广:AI工程师、机器学习工程师、深度学习工程师!
在招聘网站上挂出简历,等着猎头找你!一投简历就面试

其他职业:
Python、爬虫、JAVA、大数据工程师、运维工程师等都属于企业成本部门薪水低!
不能为企业带来直接利润,价值低!
就业压力大10个职位100个竞争对手,学习门槛低,前景黯淡!
就业永远处于低端、高薪要靠N年的经验,哪怕是这两年比较热的大数据,Python开发。
到处投简历,完全靠运气!
AI人工智能工程师实战培训接受报名(10人小班)
AI人工智能培训班报名条件:
1.  有IT工作背景或数学    特长
2.  本科及以上学历,理工科类专业背景
3. 有一定的学习能力,愿意花时间持续学习

人工智能课程服务:
R语言统计分析教材
机器学习算法模型教材
机器学习实验手册
高级机器学习及数学教材
TensorFlow深度及强化RL教材
项目实验环境
免费重听(视频或申请现场)
学员技术交流群
人工智能培训授课方式:
面授小班授课:
10人左右(120课时)
课后实验:(60-90天)
讲师:原Oracle公司
(AI)首席讲师
现投行AI量化经理
14个完整项目案例
涛德AI人工智能课程背景
Google,Facebook,百度,阿里,腾讯宣布人工智能是他们最重要的战略中心。中国宣布人工智能成为国家战略。

 

TensorFlow是开源人工智能、深度学习、机器学习软件库。是目前绝对领先的开源机器学习、深度学习平台。涛德课程将包括但不限于TensorFlow的相关技术。

 

OpenAI 是特斯拉与SpaceX创始人马斯克创立的AI组织。OpenAI 提出的很多人工智能算法不少已成为人工智能的标准。涛德的课程也将包括OPENAI提出的人工智能实现方法。
阿尔法狗(AlphaGo)是第一个击败人类围棋世界冠军的人工智能程序,由DeepMind公司团队开发。涛德课程也将包括Deep Mind提出的相关算法,以及开发一个mini AlphaGO 下棋机器人

上海涛德人工智能培训课程大纲:

电话及微信咨询:15900752994


独家核心教学内容  一:人工智能核心算法模型

(注:涛德全国独家编写教材,本部分内容没有相关书籍出版)

 

1 人工智能与动态规划

2 主流动态规划算法

3 智能体随机行为计分矩阵

4 智能体行为选择 

5 马尔科夫动态决策

6 不调用任何平台接口的人工智能开发

项目:机器人下棋Mini AlphaGo程序开发

 

 

 

独家核心教学内容  二:高级算法数学模型详解

 

(1:涛德全国独家编写教材,本部分内容没有相关书籍出版)

 

我们认为高薪的机器学习、人工智能工程师不光是要懂工具的使用、还需要理解开源工具背后的高级数学。

 

涛德的算法模型包括 1统计、2高数、3线代等内容之外

还包括:如凸优化、解析几何等其他更高级别数学算法内容

 

几何向量计算基础

Vector projection

数据集表示

优化问题

一阶优化

二阶优化

凸优化     

Minors

Hessian


 

  

 

 

三:Python 3 基础,R语言基础

 

注:我们认为一个合格的数据科学家应该同时具备RPython开发能力

 

Python 3基础语法

科学计算包使用

List对象使用

Tuple对象使用

Dict对象使用

Python Numpy多维数值运算

数据框对象

Pandas包使用

读取来自文本的数据源

读取来自ODBC的数据源

Python 基础绘图

R语言基础

Vector对象

Matrix对象

数据框对象

R语言绘图

ggplot2高级数据可视化

 

 


 : 统计学习的实现

 

注:商业上大部分数学及统计应用是基于R语言,本部分内容采用R语言。

本课程主要目标是让学员了解人工智能机器学习算法背后的统计学习原理,同时对应数据分析师职业需求。也提供了量化交易工程师的统计学基础。

 

R连接数据源

R与概率统计   

概率与事件基础理论

常用统计量

随机变量分布

离散型随机变量与概率概率质量函数与累计分布

连续随机变量及概率分布

推断统计

推断统计:假设检验

Z,t,F等近10种分布的分析与检验及相关案例(案例主要以金融行业为主)

统计分布的可视化

二项分布金融数据分析

泊松分布网站流量分析检测

正态分布原理

正态分布源代码级开发

单样本t检测

多样本t检测

股票指数配对分析检测案例

卡方分布

F分布

F检测分析商品销售情况

皮尔逊相关系数与推荐算法


电话及微信咨询:15900752994



    五:Python3,R语言机器学习及基础数学算法

     

    注:我们认为一个合格的数据科学家应该同时具备RPython开发能力,因此本部分采用两种语言同时学习,同时包含大量数学模型的手工计算(涛德独家)。

     

    课程内容:

    数据模型评估

    数据挖掘模型、精准度分析

    主流监督学习算法

    主流无监督学习

    KNN算法

    SVM分类算法

    K-means聚类

    线性回归

    GLM广义线性回归

    逻辑回归

    泊松回归

    C50最新版决策树算法原理

    基于熵和信息增益的决策树数学模型手工计算

    基于树的回归算法

    回归树算法模型的手工计算

    Apriori推荐算法

    推荐算法数学模型的手工计算

    bagging集成学习算法

    bootstrapping

    k-fold cv 交叉验证

    机器学习模型评估方法



     

    六:源代码级算法开发的数学基础(涛德独家)

     

    注:商业上大部分数学及统计应用是基于R语言,本部分主要内容采用R语言

     

    与机器学习相关的微积分知识

    与机器学习相关的线性代数知识

    如何在程序中计算导数、梯度、损失函数

    如何在获得微积分的求导公式

    如果在程序中获得Chain Rules 链式求导结果

    爬山算法

    退火算法

    梯度下降算法

    矩阵运算中的特征值与特征向量

    如何利用特征值与特征向量实现维度裁剪

    PCA降维算法的实现

    案例:手工实现线性回归梯度下降的源代码模型开发


    电话及微信咨询:15900752994 


     

    七:TensorFlow 深度学习模型与项目应用 (基于Python)

     

    深度学习简介

    TensorFlow的安装简介

    神经网络算法基础

    高等数学基础链式求导

    矩阵运算


     

    计算图和 TensorFlow 基础

    深度神经网络

    损失函数定义

    交叉熵损失的源代码开发

    反向传播和优化器

    神经网络的优化

    梯度下降

    随机梯度下降

    基于动量的优化器

    Adam优化器

    学习率设置、过拟合问题、Drop out

    案例:用TensorFlow实现多分类器


    TensorFlow内部的TFrecord类型数据的生成(涛德独家内容)

    特征数组与特征字典映射

    构造特征数据

    构造特征标签

    特征数据与标签合并生成TFrecord



    图像识别的数组处理(涛德独家内容)

    实验:手工画一张图是如何一步一步被计算机处理为3维度数数组

    如何通过运算把彩色图像转换为灰度图像实现降维处理

    数组又如何在屏幕上显示为图像

     

    卷积神经网络(CNN)与图形识别

    卷积神经网络常用结构

    卷积层和池化层

    实现LeNet-5经典模型及其他模型

    Alex Net图像识别模型及实现

    图形数据处理函数

    图像识别时权重与激活函数结果的交互式分析

    案例:图像识别

     

     

     

    RNN 循环递归神经网络

    LSTM 长短时间记忆网络的结构

    LSTM解决梯度消失的数学原理(涛德独家)

    遗忘门限单元数学原理(涛德独家)

    输入门限单元数学原理(涛德独家)

    输出门限单元数学原理(涛德独家)

    LSTM门限单元的内部结构及手工数学计算(涛德独家)

    如何用RNN LSTM 进行NLP自然语言处理

    如何用RNN LSTM 进行时间序列分析

    静态LSTM特征处理

    动态LSTM特征处理

    模型存储

    模型参数载入

    案例: NLP机器人写作

     

     

    NLP词向量

    词向量

    CBOW

    Skip-gram模型

    Embedding矩阵

    Miklov子采样

    Miklov子采样的源代码实现

    负采样

    案例:训练词向量


    电话及微信咨询:15900752994

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