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ChatGPT爆火 未來是人工智能時代

自從以ChatGPT為主的人工智能（AI）模型層出不窮，越來越多人開始意識到AI的潛力，甚至預(yù)測“所有行業(yè)都將通過AI來進行重塑”。
人工智能的快速發(fā)展，帶動了相關(guān)技術(shù)的繁榮。近些年，國內(nèi)外的科技公司對掌握AI相關(guān)計算人才都有大量需求。
各國各企業(yè)如火如荼建設(shè)AI事業(yè)，作為把AI造出來的AI工程師開始成為當(dāng)下最火的職業(yè)！

AI工程師 薪資高 人才缺口大

就業(yè)薪資高 市場需求大 市場潛力大

根據(jù)智聯(lián)發(fā)布的《2023年二季度企業(yè)招聘薪酬報考》顯示。
人工智能工程師的招聘薪酬也超過2萬元，處于薪酬榜第三位。

名稱	薪酬范圍
初級AI工程師	10~20K
中級AI工程師	20~40K
高級AI工程師	40~50K+

人工智能技術(shù)已經(jīng)越來越受到企業(yè)的重視，這讓“人工智能”相關(guān)專業(yè)的求職者備受青睞。
人工智能的應(yīng)用廣度和深度都在不斷的增加，產(chǎn)業(yè)規(guī)模越來越大，人才需求將會急劇增加。

隨著自動駕駛、智能家居、醫(yī)療輔助等領(lǐng)域的快速發(fā)展，人工智能工程師的需求量將會大幅增長。
一些IT巨頭公司，如百度、谷歌、訊飛、阿里巴巴、騰訊等在人工智能技術(shù)的開發(fā)投入越來越多。

機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、
計算機圖像處理
知識圖譜應(yīng)用與核心技術(shù)實戰(zhàn)
帶你一課打通AI實用技能

什么是機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用

• 圖像識別是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中另一個廣泛應(yīng)用領(lǐng)域。它可以應(yīng)用于智能安防、醫(yī)學(xué)診斷、圖像搜索等多個領(lǐng)域。
• 語音識別是人工智能領(lǐng)域最常見的應(yīng)用之一，應(yīng)用范圍非常廣泛，例如智能助手、語音控制、手機應(yīng)用等。
• 自然語言處理是機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用之一，通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并理解自然語言的含義和語法結(jié)構(gòu)，進而幫助人們解決諸如語義分析、情感分析、信息提取和機器翻譯等語言相關(guān)的問題。
• 推薦系統(tǒng)是應(yīng)用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來創(chuàng)建個性化推薦的一種方式基于用戶的歷史數(shù)據(jù)和個人喜好，推薦系統(tǒng)可以預(yù)測出用戶可能喜歡的商品、音樂、電影等產(chǎn)品。
• 智能客服是機器學(xué)習(xí)技術(shù)的一種應(yīng)用，旨在提供更高效、更準(zhǔn)確和更快捷的客服支持。

什么是深度學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的一種途徑，深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子集，也就是說深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的一種方法。

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用

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  風(fēng)控，安防，智能零售，
  醫(yī)療領(lǐng)域，推薦系統(tǒng)等

什么是計算機圖像處理

計算機圖像處理技術(shù)在不同領(lǐng)域的運用

• 應(yīng)用于計算機動畫
  以及藝術(shù)的設(shè)計
• 遙感圖像處理技術(shù)
• 計算機的制造
  以及輔助設(shè)計
• 其他建筑工程設(shè)計、室內(nèi)設(shè)計、汽車等
  交通工具的外形設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)分析等

什么是知識圖譜

知識圖譜的應(yīng)用

• 描述科研合作，促進科研管理收集數(shù)據(jù) 分析科研管理收集的數(shù)據(jù)，調(diào)整相關(guān)科研方向，進而快捷、客觀地找到發(fā)力點。
• 在商業(yè)中的應(yīng)用 對海量互聯(lián)網(wǎng)碎片化信息進行智能化推理，從而對搜索結(jié)果進行優(yōu)化重組計算和抽取，把最貼合的知識展現(xiàn)給用戶。
• 在電商平臺中的應(yīng)用 通過知識圖譜提升電商平臺的實用性，并挖掘用戶的偏好進行相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

九大知識模塊學(xué)完直接應(yīng)用到工作中

• 回歸算法理論與實戰(zhàn)
• 分類算法理論與實戰(zhàn)
• 降維算法理論與實戰(zhàn)
• 聚類算法理論與實戰(zhàn)
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
• Tensorflow DNN CNN構(gòu)建
• 基于OpenCV計算機視覺識別
• 從0到1完成知識圖譜構(gòu)建
• 知識圖譜應(yīng)用系統(tǒng)的分析、設(shè)計、實現(xiàn)

適合人群

• 政府、企業(yè)、學(xué)校IT相關(guān)技術(shù)人員
• 高校相關(guān)專業(yè)碩士、博士研究生
• 人工智能與知識圖譜系統(tǒng)架構(gòu)師、
  設(shè)計與編程人員

機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機圖像處理和知識圖譜應(yīng)用
與核心技術(shù)實戰(zhàn)課程安排

• 1.機器學(xué)習(xí)的開發(fā)過程
  2.監(jiān)督學(xué)習(xí)的處理模式
  3.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的處理模式
  4.機器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)步驟
  5.機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)的要點
• 1.分類
  2.回歸
  3.時間序列分析
  4.關(guān)聯(lián)分析
  5.聚類與降維
• 1.神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  2.激活函數(shù)的點火機制
  3.Sigmoid函數(shù)與參數(shù)優(yōu)化
  4.梯度下降法
  5.簡單感知機
  6.多層感知機
  7.Tensorflow實現(xiàn)感知機
  8.Keras實現(xiàn)感知機
  9.PyTorch實現(xiàn)感知機
• 1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  2.誤差反向傳播
  3.創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  4.Fashion-MNIST圖像識別
  5.TensorFlow構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)模型
  6.Keras構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)模型
  7.PyTorch構(gòu)建圖像識別網(wǎng)絡(luò)模型
• 1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
  2.基于TensorFlow構(gòu)建CNN
  3.基于Keras構(gòu)建CNN
  4.基于PyTorch構(gòu)建CNN
• 1.多分類數(shù)據(jù)集CIFAR-10介紹
  2.CNN識別普通物體的結(jié)構(gòu)
  3.基于TensorFlow + CNN構(gòu)建物體識別模型
  4.基于Keras + CNN構(gòu)建物體識別模型
  5.基于PyTorch + CNN構(gòu)建物體識別模型
  6.模型調(diào)優(yōu)提高物體識別精度
• 1.RNN基本結(jié)構(gòu)
  2.LSTM文章生成
  3.GRU圖像生成
  4.VEA圖像生成
  5.GAN圖像生成
• 1.OpenCV安裝
  2.基于OpenCV物體檢測
  3.圖像檢測與圖像保存
• 1.知識圖譜（KG）概念
  2.知識圖譜的起源與發(fā)展
  3.典型知識圖譜項目簡介
  4.知識圖譜技術(shù)概述
  5.知識圖譜典型應(yīng)用
• 1.早期知識表示方法
  2.語義網(wǎng)知識表示框架
  3.常見知識表示方法
  4.向量表示方法
  5.本體知識建模實踐
• 1.知識圖譜數(shù)據(jù)庫
  2.知識圖譜存儲方法
  3.基于Neo4j的知識存儲實踐
  4.開源知識存儲工具理論與實踐
• 1.知識抽取任務(wù)
  2 面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
  2.1 Direct Mapping
  2.2 R2RML
  3.面向半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
  3.1 基于正則表達式的方法
  3.2 基于包裝器的方法
  4.面向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識抽取
  4.1 實體抽取
  4.2 關(guān)系抽取
  4.3 事件抽取
  5. 知識挖掘
  5.1知識挖掘流程
  5.2 知識挖掘主要方法
  6 知識融合
  6.1 本體匹配
  6.2 實體對齊
• 1.基于演繹的知識圖譜推理
  2.基于歸納的知識圖譜推理
  3.知識推理開源工具實踐
  4.結(jié)構(gòu)化查詢語言
  5.語義數(shù)據(jù)搜索
  6.語義搜索開源工具實踐
  7.知識問答初步
• 基于Neo4j人物關(guān)系知識圖譜存儲與檢索