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人工智能將促進多個領域的創(chuàng)新。創(chuàng)新是推動行業(yè)發(fā)展的重要動力，在互聯(lián)網(wǎng)時代，人工智能領域有巨大的創(chuàng)新空間，任何一個細小的創(chuàng)新都有可能會創(chuàng)造出巨大的價值。隨著人工智能平臺的推出，未來多個行業(yè)領域都可以借助于人工智能平臺來實現(xiàn)各種創(chuàng)新，這會全面促進傳統(tǒng)行業(yè)的升級。

你可能關心的問題

人工智能常見問題

01.人工智能工資多少一個月？
02.人工智能為什么越來越受歡迎？
03.一些流行的人工智能技術和應用有哪些？
04.人工智能是否是青春飯，對年齡有限制嗎？

人工智能的趨勢

人工智能技術將加快推進大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)的普及運用的進程。隨著新一代信息技術革命的到來，人工智能將首先在互聯(lián)網(wǎng)領域中得到廣泛普及應用，在此過程中，人工智能通過與新一代信息技術，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛的融合發(fā)展，將會極大地提高這些領域的勞動生產率，促使這些領域飛速發(fā)展。隨著人工智能的日益成熟，它將會陸續(xù)普及到其他領域，繼續(xù)深入發(fā)展，從未來發(fā)展趨勢看，人工智能的發(fā)展前景是十分廣闊的。

合肥博為峰人工智能課程

課程內容

課程版塊	課程內容
人工智能 Numpy	人工智能的應用背景介紹、Python科學計算集成開發(fā)環(huán)境Anaconda安裝和配置。Jupyter notebook介紹和常用功能練習（后續(xù)內容主要基于Jupyter notebook操練）
	Numpy介紹、numpy創(chuàng)建數(shù)組對象和基本使用、numpy常用屬性和函數(shù)的使用（切片、矩陣、統(tǒng)計函數(shù)、數(shù)組運算、矩陣運算等）。
	Pandas介紹、Series和DataFrame數(shù)據(jù)類型及關聯(lián)的常用函數(shù)、操作；Matplotlib介紹，Pandas+Numpy+Matplotlib結合使用案例；馬賽克圖片、合成音頻介紹、成音頻案例。操作音頻文件mp3、操作視頻文件。
人工智能 OpenCV	opencv介紹、python-opencv安裝opencv并配置、opencv自帶程序環(huán)境測試。opencv常用類和方法、銳化濾波操作、圖像混合操作。
	n維數(shù)據(jù)之間的數(shù)學關系、協(xié)方差矩陣概念。特征值與特征向量概念、PCA原理介紹、PCA對圖像求特征值和特征向量。
	人臉檢測流程、圖片中識別人臉、視頻中識別人臉。人臉識別算法介紹、幾何圖形分離器訓練并識別、源碼的獲取與配置編譯。
	dlib介紹、dlib環(huán)境配置、dlib人臉檢測及特征點繪制；dlib進行人臉的精確識別、dlib非特定目標識別場景。
人工智能機器學習	Scikit-Learn（sklearn）介紹，算法模型框架介紹、sklearn框架結構、KNN算法入門、KNN鳶尾花分類。KNN算法調參數(shù)、KNN手寫數(shù)字識別詳解。
	KNN參數(shù)cross_val_score、KNN癌癥診斷、KNN模型評價指標。KNN數(shù)據(jù)歸一化、sklearn中數(shù)據(jù)拆分、str類型的數(shù)據(jù)轉變與訓練預測。
	數(shù)據(jù)量化操作、決策樹的熵原理、決策樹的使用、決策樹參數(shù)調整深度。決策樹屬性列分時計算、決策樹gini系數(shù)、隨機森林原理、隨機森林和決策樹比較。
	極限森林、梯度提升樹的使用、梯度提升樹原理、梯度提升和梯度下降。各類算法回顧、梯度提升樹二分類原理、梯度提升樹的應用場景。
	adaboost原理介紹、adaboost案例舉例。線性回歸原理介紹、線性回歸預測商城某日銷量。

核心優(yōu)勢，值得學員信賴

實戰(zhàn)
項目

課程設置多項實戰(zhàn)項目，讓學生在實踐中學習，更快地掌握知識。

小班
授課

每班授課人數(shù)不超過20人，保證每位學生可以獲得充分的關注和指導。

定制
學習

根據(jù)學生的不同背景，制定個性化的學習方案，讓每位學生能夠在短時間內達到預期目標。

課后
支持

學生在學習期間遇到問題可以隨時向我們尋求幫助，我們會及時解決學生的困惑。

人工智能的應用

自動駕駛：人工智能在自動駕駛領域的應用不斷拓展，包括自動駕駛汽車、無人機和船舶等，用于實現(xiàn)智能導航、環(huán)境感知、決策和控制等功能。
金融服務：人工智能在金融領域的應用包括風險評估、投資管理、信用評估、反欺詐、客戶服務等，幫助金融機構提高效率、降低風險和改善用戶體驗。
醫(yī)療健康：人工智能在醫(yī)療健康領域的應用涵蓋了臨床診斷、藥物研發(fā)、醫(yī)療影像分析、個性化治療等，有助于提高醫(yī)療診斷精準性和治療效果。

在這里學習，能收獲什么