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
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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l     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。

l     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。

l     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。

l     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。

最佳人工智能校友资源只在涛德

目前选择涛德的学员:

5%为博士学历

30%为硕士学历

65%左右学员为本科学历

涛德学员有来自国内顶尖学府、美国常春藤名校及英澳名校

同时涛德学员也有来自花旗、惠普、IBM、摩根大通、腾讯等公司的员工

Intel,Paypal,高通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!

我们为什么只提供面授培训

▏ 学员了解了很多算法,却抓不住重点

例如:面试官问的是具体项目应用,不知该如何回答

▏ 学的是学院派内容,和企业实际需求脱节,难以落地

例如:当面试官问:“请给出避免过拟合的5种方式。”只能给出零散的回答。

▏ 学习了听起来高大上的算法,却难以在面试时回答企业的实际问题

   例如:学习了随即森林、逻辑回归、神经网络,面试官问的却是:“同时测试多个模型,以及最终选择某个模型的理由。”

▏ 视频学习过程遇到问题,没有老师答疑,没有同学们相互讨论,遇到问题卡在那里进行不下去,容易中途放弃或学不扎实。

涛德的人工智能课程特色

学员能够自己动手完成后续大纲列出的核心项目,直击企业真实需求。

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。

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线性模型(不调用内置函数的方式),AI机器人模型

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+项目实验+免费重听+AI老学员免费升级新版本+学员技术交流群(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,不借助接口)

项目4:多个主流机器学习模型流水化训练模型

项目5:无标签电商数据NLP多分类应用

其他机器学习项目:

项目6:癌症筛查检测

项目7:自然语言处理NLP:电信垃圾短信过滤

项目8:高风险银行贷款识别

项目9:医疗保险费用评估

项目10:工业品强度检测

项目11:手写数字图片识别

项目12:购物篮分析推荐算法

项目13SNS社交网站用户营销:细分市场推销群体识别

项目14:手工实现梯度下降回归模型

项目15: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!

▏原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、 ExadataBigData

AI人工智能工程师实战培训接受报名(10人小班)
报名条件:
1年以上IT工作经验
如:运维,开发,DBA,测试等
2.  有数据库及SQL基础
3. 本科以上学历
注:
无数据库基础学员,可先
参加涛德OCA基础课程
(免费网络课程)
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
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个完整商用
项目案例
上海涛德人工智能培训课程大纲:
一、人工智能核心算法模型(独家核心教学内容)

人工智能与动态规划

主流动态规划算法

智能体随机行为计分矩阵

智能体行为选择 

马尔科夫动态决策

不调用任何平台接口的人工智能开发

无标签电商数据NLP多分类

项目:机器人下棋Mini AlphaGo程序开发

二、 高级算法数学模型详解(独家核心教学内容)

本部分内容较多,在此仅列出少部分内容


Vector projection

数据集表示

优化问题     

Minors

Hessian


注:涛德的算法模型除了包括统计、高数、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

三、Python 3 基础,R语言基础

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

四、统计学习的实现

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等近多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

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

皮尔逊相关系数与推荐算法 

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。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。

五、Python3,R语言机器学习及基础数学算法

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

K-means聚类

线性回归

GLM、逻辑回归、泊松回归

C50

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

注: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)

六、源代码级算法开发的数学基础(涛德独家)

与机器学习相关的数学知识

如何在程序中计算导数、梯度、损失函数

如何在程序中获得Chain Rules 链式求导结果

爬山算法

退火算法

梯度下降算法

案例:手工实现线性回归梯度下降的源代码模型开发

七、TensorFlow 深度学习模型与项目应用 (基于Python)

本部分内容较多,以下列出部分内容


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

反向传播和优化器

神经网络的优化

学习率设置、过拟合问题、Drop out

案例: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)

图像识别的数组处理(涛德独家内容)

 

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

案例:图像识别

 

RNN循环递归神经网络

LSTM解决梯度消失的数学原理(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

案例: NLP机器人写作

  

NLP词向量

词向量

CBOW

子采样

负采样

案例:训练词向量

八、Keras NLP 应用开发(涛德独家)

Keras是深度学校的上层框架,Keras本身的学习相对简单,但本课程主要聚焦基于KerasNLP高级应用,课程项目为涛德为一家500IT公司实施的NLP实际应用。

Keras基础

Keras实现卷积神经网络

Keras实现递归神经网络

Keras NLP数据清洗处理

高级项目:无标签电商数据NLP多分类应用(注:涛德独家真实项目)

联系

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GMT+8, 2019-10-15 08:46 , Processed in 0.137589 second(s), 10 queries , Gzip On.

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