蜗牛网校:PBET-7.0课程详解之Python人工智能
作者:强哥   类别:蜗牛杂谈    日期:2020-07-28 15:14:33    阅读:2685 次   消耗积分:0 分

7月10日,在世界人工智能大会腾讯论坛上,腾讯集团副总裁、腾讯研究院院长司晓正式发布了《腾讯人工智能白皮书:泛在智能》(以下简称白皮书)


作为腾讯第一份全面介绍AI、阐述腾讯人工智能布局和思考的白皮书,该书从宏观背景、技术研究、落地应用、未来经济、制度保障五个维度,勾勒出了“泛在智能”的全景全貌。


司晓在演讲中指出:“未来,智能技术会是一个渗入到生活、无所不在的状态,可以说它很重要,因为万物都会依赖于它;也可以说它不起眼,因为智能技术化为无形,融于万物其中了。


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自2015年国家产业政策正式提及人工智能以来,政策从初期的聚焦于体系设计、技术研发以及标准制定,发展至将AI纳入“新基建”范畴。


我们可以确定的是,一个以智能技术为基础的万物互联的世界正在加速实现。


蜗牛学院作为IT产业下的一家职业教育机构,我们的课程也必须跟上时代的步伐。从去年开始,蜗牛网校就开始全力研发Python人工智能这门课程,目前教学大纲已基本确定,对应讲师正在紧锣密鼓的录制课程,本课程预计年底正式上线。


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今天涛哥提前给大家分享蜗牛网校Python人工智能这门课程的详细内容。


首先声明:人工智能方向由于需要较强的数学功底,并且业界对从业人员的学历要求较高,所以本门课程的招生学历限制是本科及以上,并且需要是计算机或数学相关专业。

 



课 程 优 势



1.项目驱动式教学。


本套课程采用蜗牛学院独创的PBETProject-Based Experiential Training基于项目体验式人才培养模式,每个知识点都以项目贯穿进行驱动教学,杜绝枯燥无味的纯理论教学,最终实现知识点+项目实战的双重技术积累。

 

2.紧扣企业需求。


教学内容紧扣企业需求,并且学员参与的所有项目均可直接写入简历,作为商业项目经验。学完课程之后,大家具备以下能力:

  • 掌握机器学习和深度学习相关的环境搭建、工具使用、业务建模、模型训练、参数调优能力;

  • 能够将把实际工作、生活中遇到的数据问题转换为可以用机器学习或深度学习解决的模型;

  • 能够为企业业务所需要的图像识别及文本处理领域的问题提出解决方案。


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3.课程内容深入浅出,尽可能突破学习人工智能课程的瓶颈,强化实践和应用,而非理论研究。


众所周知,人工智能相关的机器学习、数据挖掘及深度学习相关的学科入门门槛是比较高的,很多业界的从业者至少都是研究生以上学历,需要掌握大量数学、统计、概率相关的知识,才能真正理解并应用这些人工智能相关的工具和知识解决实际问题。可以说数学、统计学等学科决定着大家在这个行业究竟能走多远,做多深。

 

当然,我们学习人工智能并不是做理论研究,而是做实际的生成项目,所以学习数学及统计这些东西必须掌握一个度,懂得原理即可。

 

正因为如此,很多培训机构的所谓高学历大神并不见得能够把入门的知识讲好,要么太理论化,要么就是讲得太深,导致很多人无法入门,学完后仍然是一脸懵逼状态。我们的课程在研发过程中,坚持把学习人工智能的基础知识按照深入浅出的方式进行讲解,强调对原理的理解,着重对项目的实战,只有这样教学,才能保障学习效果。





设 计 思 路




目前人工智能行业里面,深度学习领域发展最有前途的有三个方向,一个是自然语言处理NLP方向,一个是计算机视觉CV方向,还有一个是推荐系统RS方向。我们的课程内容中会涉及到前两个方向的学习。


首先是学习Python基础,之所以要学习Python基础是因为不管是数据挖掘还是深度学习,目前最主流的开发语言都是使用PythonPython在数据科学方向已经打造了最强大的生态系统,几乎业内绝大部分的数据相关的工程师都在使用Python,包括TensorflowKeras,都是使用Python。所以,必须具备扎实的Python语言功底。


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其次是系统地学习数据挖掘机器学习的相关知识,掌握经典机器学习模型。随后开始深度学习,深度学习使用更复杂的卷积神经网络来做自动的特征工程,并主要应用于计算机视觉、自然语言处理领域。





阶 段 目 标




  • 第一阶段


围绕WoniuATM和WoniuTalk聊天室两个项目来贯穿学习,学员需熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识,利用Python面向对象知识进行程序开发。熟练应用SQL语句进行数据库常用操作,熟练掌握Linux操作系统的基本操作,初步具备使用Python语言进行程序编写的能力,能够阅读一般Python程序的源码。

 

  • 第二阶段


仍然围绕WoniuATM和WoniuTalk两个项目展开,但第二阶段我们会使用跟第一阶段不同的技术来实现,加入了多线程、多进程、装饰器、魔术方法、反射、GUI界面编程等知识点,进一步加强和完善这两个项目的功能,使得学员在学习完第二阶段的课程后能够综合运用所学知识完成WoniuATMWoniuTalk等实战项目。


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  • 第三阶段


重点以案例形式介绍经典机器学习和数据挖掘的内容,在本阶段我们设计了几个非常经典的机器学习和数据挖掘的项目实战案例,比如:

小额贷款公司违约预警;

慈善机构精准营销;

旅游业务漏洞探测;

漏电用户自动识别;

电子商务网站用户行为分析与服务推荐;

应用系统负载分析与磁盘容量预测等。

这些案例将从各个方面帮助学员全面学习机器学习和数据挖掘建模的各种知识,包括线性回归、逻辑回归、决策树、KNN算法、支持向量机SVM等经典机器学习算法。


  • 第四阶段


在掌握了经典机器学习算法后,第四阶段将主要针对深度学习这块的内容,重点学习卷积神经网络相关的知识。


卷积神经网络主要涉及优化算法、PCA降维等算法模型,难度相对来说更高一些,所以这个阶段我们将以效果比较明显的项目,比如手写数字识别、验证码图片识别、基于NLP的智能客服等项目作为实战案例,向学员介绍TensorflowKerasCNNseq2seq算法等知识点。





实 战 项 目




现阶段本课程主要使用的大型项目有以下五个。


  • 第一个:WoniuATM


包含知识点:Python函数定义、文件读写、异常处理、GUI界面编写、数据库存储和查询、面向对象编程。

对应企业需求:掌握Python技术,熟悉Python主流类库使用,熟悉MySQL等数据库,熟悉Linux系统。


  • 第二个:WoniuTalk


包含知识点:Python函数定义、文件读写、异常处理、GUI界面编写、面向对象编程、多线程、Socket通信原理、数据库存储及查询。

对应企业需求:掌握Python技术,熟悉Python主流类库使用熟悉MySQL等数据库,熟悉Linux系统。


  • 第三个:小额贷款公司违约预警预测分析


包含知识点:聚类分析、关联分析、时间序列模型、回归分类模型建模。

对应企业需求:熟悉机器学习、深度学习和数据挖掘等常见算法,如GBDT、SVMRNN等,了解传统机器学习与深度学习最新技术趋势,并能根据实际业务问题选择合适的模型和算法。


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  • 第四个:手写数字识别


包含知识点:Tensorflow,CNN卷积神经网络、反向传播算法、梯度下降、PCA降维、数据归一化、模型训练及优化。

对应企业需求:能够熟悉图像识别方面的AI算法,不要求能够独立进行算法开发,但是要能够使用成熟的算法框架进行二次开发和测试。

 

  • 第五个:基于NLP的智能聊天客服


包含知识点:文本预处理、RNN及变体、Transfomer、传统的序列模型、非序列模型解决文本问题。

对应企业需求:分词、词性标注、新词发现、词义消歧、命名实体识别、句法分析、情感分析、主题模型、话题分析、事件发现、舆情分析、知识图谱,独立实现过复杂NLP系统。





授 课 方 式




本门课程采用录播的方式进行教学,并以以下几种手段来保障大家的学习效果。


1.课程内容体系上严格保持和线下课程体系一致,确保大家能够和线下培训一样学习到完整、成体系的技术知识。


2.凡是购买课程的同学皆可进入蜗牛网校学习群,群内有正在学习的小伙伴,大家遇到问题可以丢到群里互相讨论,群内老师也会进行解答,学习氛围浓厚。


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3.购买服务包的小伙伴可获得一对一的专属指导,辅导老师几乎会随时响应大家的学习需求,协助你解决问题。


4.基本上每门课程后面都有相应的作业和习题,大家可以通过自己独立完成这些习题和作业来检查自己的学习情况。做完之后,作业和习题需要发给对应的授课老师进行批改,并获得老师批改后的反馈结果,及时找出自身存在的问题,加强对代码操作的熟悉程度。


我们希望蜗牛网校的课程能够打破大家所认为的“常规视频课”,通过一些运营手段和教学管理,让每一个购买课程的用户都能学到自己预期的技能,从而真正的给大家带来帮助。





课 程 详 情

现附上官网Python人工智能详细课程图,供各位小伙伴参考。

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最后特别提醒:所有老学员或PBET-6.0课程的在读学员,均可以通过在线课堂观看随堂视频的方式,学习到7.0课程体系的所有新知识。




为了答谢大家对蜗牛学院的支持,蜗牛学院将会定期对大家免费发放干货,敬请关注蜗牛学院的官方微信。

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