詳情描述
學(xué)校課程講師擁有豐富的開(kāi)發(fā)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，課程采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)模式，培養(yǎng)符合行業(yè)要求的IT人才。開(kāi)設(shè)課程有：人工智能培訓(xùn)、Python、大數(shù)據(jù)分析、Java、HTML、嵌入式開(kāi)發(fā)、C語(yǔ)言、鴻蒙開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、軟件測(cè)試、網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)維、PR、AE、C4D、PS、NUKE合成、web前端開(kāi)發(fā)、平面設(shè)計(jì)、UI設(shè)計(jì)、創(chuàng)意廣告設(shè)計(jì)、AIGC創(chuàng)意輔助設(shè)計(jì)、電商運(yùn)營(yíng)培訓(xùn)等課程，歡迎感興趣的前來(lái)咨詢。
人工智能開(kāi)發(fā)需要學(xué)什么？
1、編程技巧
成為人工智能工程師所需的必要技能是編程。要精通人工智能，學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言（例如Python、R、Java 和 C）來(lái)構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)模型至關(guān)重要。
2、線性代數(shù)、概率和統(tǒng)計(jì)學(xué)
要理解和實(shí)現(xiàn)不同的人工智能模型必須詳細(xì)了解線性代數(shù)、概率和統(tǒng)計(jì)學(xué)。
3、Spark 和大數(shù)據(jù)技術(shù)
人工智能工程師處理大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是 TB 或 PB 級(jí)的流數(shù)據(jù)或?qū)崟r(shí)生產(chǎn)級(jí)數(shù)據(jù)。對(duì)于此類數(shù)據(jù)，這些工程師需要了解 Spark 和其他大數(shù)據(jù)技術(shù)才能理解它。除了 Apache Spark 之外，還可以使用其他大數(shù)據(jù)技術(shù)，例如Hadoop、Cassandra 和MongoDB。
4、算法和框架
了解線性回歸、KNN、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的工作原理將幫助輕松實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。此外，要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建 AI 模型，應(yīng)該了解深度學(xué)習(xí)算法并使用框架來(lái)實(shí)現(xiàn)它們。人工智能中使用的一些框架包括PyTorch、 Theano、TensorFlow 和 Caffe。
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