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什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是智能學科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能是十分廣泛的科學，包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、專家系統、機器學習，計算機視覺等。

人工智能，“無處不在”

• 01 汽車領域

  智能駕駛、車聯網等

• 02 醫療健康

  醫療影像分析、疾病診斷和個性化治療等

• 03 智能助理

  人工智能+技術實現了智能對話、個性化推薦等

• 04 金融領域

  風險管理、智能投資和客戶服務等

• 05 教育領域

  個性化教學、智能學習系統等

• 06 制造領域

  智能制造、預測性維護、生產優化等

• 07 游戲領域

  智能對手的行為模擬、游戲關卡的動態調整等

• 08 智能家居領域

  智能家居設備能夠實現更智能化的控制和管理等

• 09 未來展望

  人工智能的影響已經深入到我們生活的方方面面，不斷推動各行各業的數字化、智能化轉型

人工智能，未來的剛需技能

• 技術發展趨勢

  大數據、云計算和物聯網等技術的普及，人工智能已經成為推動社會進步和產業升級的重要力量

• 經濟增長動力

  越來越多的企業開始將AI技術應用于產品開發、生產流程優化、客戶服務等方面，以提高效率和降低成本

• 創新驅動

  從算法優化、數據挖掘到機器學習、深度學習等領域，AI技術的突破正在不斷推動科技創新的發展

• 政策與國家戰略

  多國政府已將人工智能納入國家戰略規劃，視為提升國家競爭力的關鍵領域，投入大量資源支持AI技術研發和應用推廣，反映了其對未來經濟發展和社會治理的重要性

• 社會需求變化

  越來越多的工作將需要AI技能。例如，數據分析師、機器學習工程師、自然語言處理專家等職業將成為未來的熱門崗位

• 教育改革方向

  越來越多的學校和教育機構開始將AI課程納入教學體系，以培養具備AI技能的人才

人工智能工程師 薪資高 人才缺口大

• 熱門技術薪資高

  人工智能作為當下熱門技術之一，薪酬較高。
  本科畢業近三成月薪在2萬元以上，碩博士則更高，近五成月薪在2萬元以上，即便是應屆生，也有五成月薪超2萬元。

  

• 市場需求大

  麥肯錫報告顯示，預計2030年中國對AI專業人員的需求將增至2022年的6倍，人才缺口將達到400萬人。
  軟件和信息技術服務業、互聯網、電子技術/半導體/集成電路、教育/培訓/院校、學術/科研、醫療設備/器械對人工智能人才的需求偏高。
  人工智能的應用廣度和深度都在不斷的增加，產業規模越來越大，人才需求將會急劇增加。

  

• 市場潛力大

  隨著自動駕駛、智能家居、醫療輔助等領域的快速發展，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的開發投入越來越多。
  人工智能相關招聘崗位工作向北京、上海、深圳、廣州等一線城市輻射；蘇州、武漢、湛江、杭州、成都、南京等地區也吸引著不少崗位人才。

  

帶你一課打通人工智能實用技能

• 機器學習

  人工智能的核心
  涵蓋機器學習的基礎知識
  重點講解實戰內容

• 深度學習

  實現人工智能的途徑
  掌握深度學習的基礎知識
  系統學習深度學習進階知識

• 圖像識別

  卷積神經網絡與圖像識別
  一般物體的圖像識別
  Open CV與圖像識別

• 知識圖譜

  知識圖譜的起源
  知識圖譜典型案例分享
  詳細講解知識存儲
  Neo4j人物關系知識圖譜存儲與檢索案例分析

• GYM與強化學習

  GYM安裝與游戲獎罰
  強化學習介紹
  馬爾科夫性質與決策過程
  SARSA 算法
  蒙特卡洛多步采樣

• 基于DQN神經網絡構建

  CartPole
  Q-Table
  爬山算法
  DQN 強化神經網絡
  DQN原理分析
  強化學習模型

九大知識模塊，學完直接應用到工作中

• 回歸算法理論與實戰
• 分類算法理論與實戰
• 降維算法理論與實戰
• 聚類算法理論與實戰
• 神經網絡算法
• Tensorflow DNN CNN構建
• YOLO與目標識別、GYM與強化學習識別
• 從0到1完成知識圖譜構建
• 教師的實際科研成果落地分享

適合人群

• 政府、企業、學校
  IT相關技術人員
• 高校相關專業碩
  士、博士研究生
• 人工智能與知識圖
  譜系統架構師、設
  計與編程人員

人工智能實踐項目案例分析與實戰應用課程大綱

機器學習基礎 機器學習實戰 深度學習基礎 深度學習進階 卷積神經網絡與圖像識別 一般物體的圖像識別 YOLO與目標識別 GYM與強化學習 知識圖譜的存儲與檢索 注意力機制 TransFormer架構解析 Hugging Face平臺介紹與使用

1.機器學習的開發過程
2.監督學習的處理模式
3.無監督學習的處理模式
4.機器學習模型的開發步驟
5.機器學習模型開發的要點

1.分類
2.回歸
3.時間序列分析
4.關聯分析
5.聚類與降維

1.神經元與神經網絡
2.激活函數的點火機制
3.Sigmoid函數與參數優化
4.梯度下降法
5.簡單感知機
6.多層感知機
7.Tensorflow實現感知機
8.Keras實現感知機
9.PyTorch實現感知機

1.前饋神經網絡
2.誤差反向傳播
3.創建神經網絡
4.Fashion-MNIST圖像識別
5.TensorFlow構建圖像識別網絡模型
6.Keras構建圖像識別網絡模型
7.PyTorch構建圖像識別網絡模型

1.卷積神經網絡的結構
2.基于TensorFlow構建CNN
3.基于Keras構建CNN
4.基于PyTorch構建CNN

1.多分類數據集CIFAR-10介紹
2.CNN識別普通物體的結構
3.基于TensorFlow + CNN構建物體識別模型
4.基于Keras + CNN構建物體識別模型
5.基于PyTorch + CNN構建物體識別模型
6.模型調優提高物體識別精度

1. YOLO介紹與版本安裝
2. 基于YOLO物體檢測
3. Labelimg物體標注
4. 目標檢測與檢測結果保存

1. GYM安裝與游戲獎罰設置
2. 強化學習的與眾不同
3. 馬爾科夫性質與決策過程
4. SARSA 算法介紹與推導
5. 蒙特卡洛多步采樣

1. 知識圖譜數據庫
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. 點積注意力機制
2. 編碼與解碼注意力
3. 注意力機制中的Q、K、V
4. 自注意力與多頭注意力

1. 各種注意力的應用
2. 編碼器輸入與位置編碼
3. 編碼器的內部結構
4. 訓練自己的TransFormer模型

1. Hugging Face 平臺簡介與生態系統
2. Hugging Face 數據集庫
3. Transformers 庫的使用
4. 模型部署與推理 API