什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。

人工智能，“无处不在”

• 01 汽车领域

  智能驾驶、车联网等

• 02 医疗健康

  医疗影像分析、疾病诊断和个性化治疗等

• 03 智能助理

  人工智能+技术实现了智能对话、个性化推荐等

• 04 金融领域

  风险管理、智能投资和客户服务等

• 05 教育领域

  个性化教学、智能学习系统等

• 06 制造领域

  智能制造、预测性维护、生产优化等

• 07 游戏领域

  智能对手的行为模拟、游戏关卡的动态调整等

• 08 智能家居领域

  智能家居设备能够实现更智能化的控制和管理等

• 09 未来展望

  人工智能的影响已经深入到我们生活的方方面面，不断推动各行各业的数字化、智能化转型

人工智能，未来的刚需技能

• 技术发展趋势

  大数据、云计算和物联网等技术的普及，人工智能已经成为推动社会进步和产业升级的重要力量

• 经济增长动力

  越来越多的企业开始将AI技术应用于产品开发、生产流程优化、客户服务等方面，以提高效率和降低成本

• 创新驱动

  从算法优化、数据挖掘到机器学习、深度学习等领域，AI技术的突破正在不断推动科技创新的发展

• 政策与国家战略

  多国政府已将人工智能纳入国家战略规划，视为提升国家竞争力的关键领域，投入大量资源支持AI技术研发和应用推广，反映了其对未来经济发展和社会治理的重要性

• 社会需求变化

  越来越多的工作将需要AI技能。例如，数据分析师、机器学习工程师、自然语言处理专家等职业将成为未来的热门岗位

• 教育改革方向

  越来越多的学校和教育机构开始将AI课程纳入教学体系，以培养具备AI技能的人才

人工智能工程师 薪资高 人才缺口大

• 热门技术薪资高

  人工智能作为当下热门技术之一，薪酬较高。
  本科毕业近三成月薪在2万元以上，硕博士则更高，近五成月薪在2万元以上，即便是应届生，也有五成月薪超2万元。

  

• 市场需求大

  麦肯锡报告显示，预计2030年中国对AI专业人员的需求将增至2022年的6倍，人才缺口将达到400万人。
  软件和信息技术服务业、互联网、电子技术/半导体/集成电路、教育/培训/院校、学术/科研、医疗设备/器械对人工智能人才的需求偏高。
  人工智能的应用广度和深度都在不断的增加，产业规模越来越大，人才需求将会急剧增加。

  

• 市场潜力大

  随着自动驾驶、智能家居、医疗辅助等领域的快速发展，人工智能工程师的需求量将会大幅增长。
  一些IT巨头公司，如百度、谷歌、讯飞、阿里巴巴、腾讯等在人工智能技术的开发投入越来越多。
  人工智能相关招聘岗位工作向北京、上海、深圳、广州等一线城市辐射；苏州、武汉、湛江、杭州、成都、南京等地区也吸引着不少岗位人才。

  

带你一课打通人工智能实用技能

• 机器学习

  人工智能的核心
  涵盖机器学习的基础知识
  重点讲解实战内容

• 深度学习

  实现人工智能的途径
  掌握深度学习的基础知识
  系统学习深度学习进阶知识

• 图像识别

  卷积神经网络与图像识别
  一般物体的图像识别
  Open CV与图像识别

• 知识图谱

  知识图谱的起源
  知识图谱典型案例分享
  详细讲解知识存储
  Neo4j人物关系知识图谱存储与检索案例分析

• GYM与强化学习

  GYM安装与游戏奖罚
  强化学习介绍
  马尔科夫性质与决策过程
  SARSA 算法
  蒙特卡洛多步采样

• 基于DQN神经网络构建

  CartPole
  Q-Table
  爬山算法
  DQN 强化神经网络
  DQN原理分析
  强化学习模型

九大知识模块，学完直接应用到工作中

• 回归算法理论与实战
• 分类算法理论与实战
• 降维算法理论与实战
• 聚类算法理论与实战
• 神经网络算法
• Tensorflow DNN CNN构建
• 基于OpenCV计算机视觉识别
• 从0到1完成知识图谱构建
• 教师的实际科研成果落地分享

适合人群

• 政府、企业、学校
  IT相关技术人员
• 高校相关专业硕
  士、博士研究生
• 人工智能与知识图
  谱系统架构师、设
  计与编程人员

人工智能实践项目案例分析与实战应用课程大纲

机器学习基础 机器学习实战 深度学习基础 深度学习进阶 卷积神经网络与图像识别 一般物体的图像识别 YOLO与目标识别 GYM与强化学习 知识图谱的存储与检索 注意力机制 TransFormer架构解析 Hugging Face平台介绍与使用

1.机器学习的开发过程
2.监督学习的处理模式
3.无监督学习的处理模式
4.机器学习模型的开发步骤
5.机器学习模型开发的要点

1.分类
2.回归
3.时间序列分析
4.关联分析
5.聚类与降维

1.神经元与神经网络
2.激活函数的点火机制
3.Sigmoid函数与参数优化
4.梯度下降法
5.简单感知机
6.多层感知机
7.Tensorflow实现感知机
8.Keras实现感知机
9.PyTorch实现感知机

1.前馈神经网络
2.误差反向传播
3.创建神经网络
4.Fashion-MNIST图像识别
5.TensorFlow构建图像识别网络模型
6.Keras构建图像识别网络模型
7.PyTorch构建图像识别网络模型

1.卷积神经网络的结构
2.基于TensorFlow构建CNN
3.基于Keras构建CNN
4.基于PyTorch构建CNN

1.多分类数据集CIFAR-10介绍
2.CNN识别普通物体的结构
3.基于TensorFlow + CNN构建物体识别模型
4.基于Keras + CNN构建物体识别模型
5.基于PyTorch + CNN构建物体识别模型
6.模型调优提高物体识别精度

1. YOLO介绍与版本安装
2. 基于YOLO物体检测
3. Labelimg物体标注
4. 目标检测与检测结果保存

1. GYM安装与游戏奖罚设置
2. 强化学习的与众不同
3. 马尔科夫性质与决策过程
4. SARSA 算法介绍与推导
5. 蒙特卡洛多步采样

1. 知识图谱数据库
2. 知识图谱存储方法
3. 基于Neo4j的知识存储实践
4. 开源知识存储工具理论与实践

1. 点积注意力机制
2. 编码与解码注意力
3. 注意力机制中的Q、K、V
4. 自注意力与多头注意力

1. 各种注意力的应用
2. 编码器输入与位置编码
3. 编码器的内部结构
4. 训练自己的TransFormer模型

1. Hugging Face 平台简介与生态系统
2. Hugging Face 数据集库
3. Transformers 库的使用
4. 模型部署与推理 API