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，郑州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。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
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
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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：郑州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 |
1. 提高效率：AI系统可以自动执行许多任务，从而提高生产力和效率，减少人力成本。
2. 处理大量数据：AI技术可以快速处理和分析大量数据，帮助我们从中发现有价值的信息和模式。
3. 无人值守操作：AI系统可以在无人值守的情况下持续工作，例如，在危险环境中执行任务或在非工作时间提供服务。
4. 减少人为错误：AI系统不受人类情绪和疲劳的影响，可以减少人为错误，提高准确性和可靠性。
5. 个性化服务：AI技术可以根据用户的需求和行为提供个性化的推荐和服务，提高用户满意度。
6. 创新和发现：AI技术可以帮助我们发现新的知识和创新，例如，在科学研究、药物开发和创意产业等领域。
7. 辅助决策：AI系统可以分析复杂的数据和情景，为我们提供有价值的见解和建议，帮助我们做出更好的决策。
8. 普及教育和医疗资源：AI技术可以让更多人获得高质量的教育和医疗资源，提高全球的福祉水平。
9. 无障碍服务：AI技术可以帮助残疾人士更好地融入社会，例如，通过语音识别和自动驾驶等技术提供无障碍服务。
10. 环境保护：AI技术可以帮助我们更好地监测和管理环境资源，例如，通过智能能源管理系统减少能源消耗，或通过遥感技术监测森林砍伐等活动。
总之，人工智能为我们的生活和工作带来了诸多便利和机遇，但我们也需要关注其潜在的风险和挑战，确保AI技术可持续、安全和公平地为人类服务。
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