人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学等。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，如果您感兴趣就来国富如荷教育，宁波国富人工智能工程师培训班，专为想转行从事人工智能行业又没有基础的等人群开设，想了解跟多课程详情请往下看。
CDA数据分析师品牌，截止2018年底，CDA已与国内多所高校进行了战略合作，搭建大数据实验室与共建专业；已出版14本CDA数据分析师系列丛书，市场发行量数万册；已进行100多期数据分析及大数据系统培训课程，培养学员超过40000多名；已举办九届全国数据分析师认证考试，持证人数千人；已开展了四届数据分析师行业峰会（CDA SUMMIT），每届参会人数逾3千人。2016，CDA研究院加入由工信部指导下的“大数据生态产业联盟”理事会成员，分管教育事业。2017，CDA与工信部赛迪达成战略合作，被评为”大数据*培训机构“；2018，CDA入选教育部产学合作协同育人项目。
零基础学员或是想转行的人群
周一到周五8-17点
视频课+面授
垂直专业深度、纵向创新力度、横向知识宽度、课程服务体验
从0学习人工智能知识
| 授课章节 | 授课内容 |
|---|---|
| 第一章 | 人工智能之数学基础（约6小时） 1.微积分 2.线性代数 3.概率论与数理统计 |
| 第二章 | 数据库基础——关系型数据库（约8小时） 1.SQL入门及安装 2.数据表及字段操作 3.SQL查询、链接 4.SQL商业应用案例 |
| 第三章 | 数据库基础——非关系型数据库（约5小时） 1.MongoDB简介 2.MongoDB的常用操作 3.MongoDB的使用 4.Python操作MongoDB |
| 第四章 | 人工智能之Python基础篇（约5小时） 1.Python的安装与环境配置 2.Python的基础与规范 3.Python的基本对象类型 4.Python语句 |
| 第五章 | 人工智能之Python进阶篇（约5小时） 1.函数 2.类与对象 3.库与模块 4.文件 5.错误与异常 |
| 第六章 | 人工智能之机器学习基础篇（约10小时） 1.Python机器学习算法库Scikit-Learn入门介绍 2.Python统计分析基础 3.SVD分解与主成分分析 4.线性回归算法实现 5.岭回归、Lasso和弹性网 6.判别分析 7.梯度下降算法原理与Scikit-Learn实现 8.逻辑回归算法原理与Scikit-Learn实现 9.贝叶斯算法原理与Scikit-Learn实现 10.案例：泰坦尼克号生存预测 |
| 第七章 | 人工智能之机器学习进阶篇（约20小时） 1.KNN最近邻元素分类器 2.时间序列模型 3.EM算法 4.聚类分析 5.决策树模型的基本原理与Scikit-Learn实现 6.集成算法入门 7.集成算法的Scikit-Learn实现 8.感知机模型基本原理 9.支持向量机基本原理与Scikit-Learn实现 10.XgBoost 11.案例：上市公司股价预测 12.案例：客户风险评级 13.大型案例：上市公司营收状况预测 |
| 第八章 | 人工智能之复杂网络分析（约10小时） 1.图论 2.复杂网络的拓扑结构性质 3.更多类型的网络 4.复杂网络的演化 5.复杂网络的功能 6.案例：宁波市快速轨道交通的有效性 7.案例：社交网络数据分析 |
| 第九章 | 深度学习框架Tensorflow（约7小时） 1.开发环境搭建 2.Tensorflow基本数据结构 3.TensorFlow实现代码结构和开发步骤——回归问题 4.TensorFlow深度学习基础--神经网络——分类问题 5.手写数字识别的突破---卷积神经网络Tensorflow实现 |
| 第十章 | 人工智能之深度学习基础篇（约15小时） 1.AI概述和Tensorflow基础 2.神经网络结构 3.卷积神经网络 4.RNN和LSTM 收 起获取详细课程大纲 |
| 第十一章 | 人工智能之深度学习进阶篇（约15小时） 1.神经网络算法基础(1) 2.神经网络算法基础(2) 3.迁移学习和强化学习 4.自然语言处理（NLP） |
| 第十二章 | 识文断字：人工智能实战之文本分析（约6小时） 1.文本分析简介 2.文本数据预处理 3.文本分析应用与Python语言实作 |
| 第十三章 | 火眼金睛：人工智能实战之图像识别（约6小时） 1.深度学习与图像识别及经典数据集 2.图像识别的突破--卷积神经网络简介 3.使用卷积神经网络对经典数据集cifar进行分类识别 4.使用自己的数据集训练卷积神经网络 |
| 第十四章 | 耳听八方：人工智能实战之语音识别（约5小时） 1.语音识别介绍 2.语音技术分析 3.本地语音识别 4.网络语音识别 |
| 第十五章 | 运筹帷幄：人工智能实战之对抗生成网络（约5小时） 11.GAN简介 2.GAN原型详解 3.DCGAN 4.DiscoGAN 5.半监督学习 6.知识汇总与作业 |
| 第十六章 | 冰雪聪明：人工智能实战之智能问答系统（约5小时） 1.从与机器的沟通方式开始 2.对话：问题的理解与答案的生成 3.词典：关键词检索 4.专家：指定领域的问答助手 5.百科全书：开放式的问答系统 |
人工智能（AI）在很多的领域具有许多潜在的好处和应用，主要包括：
自动化：人工智能可以自动执行许多常规和重复性任务，腾出时间和资源进行更复杂和更具创造性的工作，这可以提高各行各业的效率和生产力。
决策：人工智能可以通过分析大量数据并识别潜在的问题和意见来帮助改进决策，这可以帮助人们做出更明智的决策并完善计划。例如：人工智能通过为企业提供实时见解和分析，帮助企业做出更好、更快的决策。
个性化：人工智能可以帮助根据个人偏好和行为个性化产品和服务。例如，在线零售商可以使用人工智能根据客户的浏览和购买历史推荐产品。
预测分析：人工智能可以分析数据以预测未来结果。这可用于各种环境，从财务预测到天气预报再到医疗保健。例如：通过分析大量数据来帮助企业预测未来趋势和结果。
改善客户服务：人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手可以为客户提供全天候支持，缩短响应时间并减少对人工客户服务代表的需求。
医疗保健：人工智能通过协助医生诊断疾病、设计治疗计划和预测患者结果来改善医疗保健。
教育：人工智能可以通过分析学生数据和提供个性化的学习体验来促进个性化教育的进展，并有助于学生个人成绩的提升。
自主系统：人工智能正在为自动驾驶汽车、无人机和其他自主系统提供动力，使它们更安全、更高效。
