人工智能技术服务(610217)学习路径及人才培养模型

人工智能技术服务专业(专业代码:610217),是 2019 年增补专业,主要面向人工智能产业及其应用相关的企事业单位,在人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位群,咶从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作。

专业课程目录包括 ——[……]

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《人工智能导论》课程

本课程面向初次接触人工智能的学生,涵盖的主题包括:人工智能的历史,人工智能在企业及各行各业的应用,解释为何数据对训练神经网络至关重要,以及数据科学工作流程的步骤,同时向学生介绍监督学习和深度学习,并介绍当前的硬件和软件选型。同时,神经网络原理可视化解析器,是一个面向深度学习与新一代人工智能,以图形化[……]

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《数据预处理与数据标记》课程

机器学习和深度学习项目在大多数企业中变得越来越重要。同时,一个完整的项目流程包括数据整理(Data Preparation)、构建分析模型以及部署至生产环境。该流程是一个:洞察与行动的循环,此循环能不断地改进分析模型。当你打算使用机器学习或深度学习技术来构建分析模型时,一个重要的任务是集成并通过各种[……]

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《大数据基础与实战》课程

无论是人工智能,机器学习还是深度学习,其发展与壮大均得益于大数据产业的不断成熟。只有在海量数据,多来源数据,多格式数据分析框架的支撑下,机器学习与深度学习的各种算法模型,才能经过不断的训练,重复验证循环,最终得到理想的结果,而形成机器智能认知。大数据已成为人工智能的基础设施,如何实现大数据与人工智能[……]

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《智能数据挖掘》课程

在数据科学技术迅猛发展的今天,各行业都意识到大数据人才,算法工程师的重要性。同时,许多目前大部分机器学习,人工智能平台均需要一定的编程基础。造成许多非计算机专业的经管类,统计及数理类学生,无法施展其在算法上的竞争力,书本上学到的数据科学知识也无法在实验环境中验证。本课程配套可视编程机器学习平台,通过[……]

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《机器学习》课程

在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习,深度学习,人工智能正变得越来越大众化。在大数据的爆发性增长背景下,当今的机器学习技术已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。机器通过分析大量数据来进行学习。比如说,不需要通过编程来识别猫或人脸,它们可以通过使用图片来进行训练,从而归[……]

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《TensorFlow 2.0 框架》课程

TensorFlow 是由 Google 开发并开源发布的一种流行的机器学习框架及用于数据流编程的框架库。《TensorFlow 深度学习框架 (KXCY-AI-LAB-TF)》课程,通过深度学习交互平台、动画演示教育资源,以及交互式编程实验环境,让学生充分理解如何利用 TensorFlow 构建神[……]

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《多框架人工智能开发》课程

当前,深度学习与新一代人工智能框架已进入百花齐放的时期,自 PyTorch 推出以来,其热度持续上升,一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为有着诸多优点,如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因[……]

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《计算机视觉与项目实战》课程

本课程旨在帮助大家快速掌握机器视觉领域必备知识点原理及其在 OpenCV 中的使用方法。同时,学生将了解如何在产业中使用计算机视觉,学习图像处理的主要算法,探讨机器学习如何用于计算机视觉,完成课程后,学生将掌握图像处理、转换和分类的不同技术,了解如何将深度学习应用于视觉任务,以及完成重要的计算机视觉[……]

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《自然语言处理》课程

本课程将介绍在现代架构上实现自然语言处理技术,主题包括:如何操控用于语言模型的文本,文本生成和主题建模,通过更高级概念的机器学习基础。本课程结束时,学生将掌握以下方面的实践知识:字符串预处理技术的应用,如何将机器学习算法应用于文本分类和其他语言任务。同时,配套BERT模型语句情感分类实战项目案例,基[……]

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