MIssMIss兔狗
人工智能訓(xùn)練師培訓(xùn)課程如下：
1、機(jī)器學(xué)習(xí)中的Python
Python環(huán)境搭建與其基礎(chǔ)語法的學(xué)習(xí)；熟悉列表元組等基礎(chǔ)概念與python函數(shù)的形式；Python的IO操作；Python中類的使用介紹；python使用實(shí)例講解機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實(shí)現(xiàn)的任務(wù)等。
2、人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
熟悉數(shù)學(xué)中的符號表示；理解函數(shù)求導(dǎo)以及鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則；理解數(shù)學(xué)中函數(shù)的概念；熟悉矩陣相關(guān)概念以及數(shù)學(xué)表示。
3、機(jī)器學(xué)習(xí)概念與入門
了解人工智能中涉及到的相關(guān)概念；了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程；熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理方法；理解模型訓(xùn)練過程；熟悉pandas的使用；解可視化過程；Panda使用講解；圖形繪制。
4、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)—數(shù)學(xué)分析
掌握和了解人工智能技術(shù)底層數(shù)學(xué)理論支撐；概率論，矩陣和凸優(yōu)化的介紹，相應(yīng)算法設(shè)計(jì)和原理；凸優(yōu)化理論，流優(yōu)化手段SGD，牛頓法等優(yōu)化方法。
5、深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow
了解及學(xué)習(xí)變量作用域與變量命名；搭建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并完成優(yōu)化。
人工智能訓(xùn)練師的工作任務(wù)
1、標(biāo)注和加工圖片、文字、語音等業(yè)務(wù)的原始數(shù)據(jù)；
2、分析提煉專業(yè)領(lǐng)域特征，訓(xùn)練和評測人工智能產(chǎn)品相關(guān)算法、功能和性能；
3、設(shè)計(jì)人工智能產(chǎn)品的交互流程和應(yīng)用解決方案；
4、監(jiān)控、分析、管理人工智能產(chǎn)品應(yīng)用數(shù)據(jù)；
5、調(diào)整、優(yōu)化人工智能產(chǎn)品參數(shù)和配置。
無限幻想海浪
人工智能培訓(xùn)學(xué)認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群、人工智能倫理課程群、科學(xué)和工程課程群等。
認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群：
認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)課程群主要學(xué)習(xí)人類的記憶與學(xué)習(xí)、認(rèn)知心理學(xué)、語言與思維、計(jì)算神經(jīng)工程、神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)。
人工智能倫理課程群：
人工智能倫理課程群主要學(xué)習(xí)內(nèi)容有《人工智能、社會與人文》、《人工智能哲學(xué)基礎(chǔ)與倫理》。
科學(xué)和工程課程群：
科學(xué)和工程課程群主要學(xué)習(xí)內(nèi)容包括新一代人工智能的發(fā)展需要腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、信息科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的實(shí)驗(yàn)科學(xué)家和理論科學(xué)家的共同努力，同時(shí)必須要以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進(jìn)行科學(xué)研究，讓人工智能學(xué)科走在正確、健康的發(fā)展道路上。
人工智能專業(yè)的就業(yè)前景：
1、目前，人工智能是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，對人才的需求很大。和其他技術(shù)崗位相比，競爭低，工資相對高。所以現(xiàn)在是進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的好時(shí)機(jī)。
2、研究還表明，三項(xiàng)技能以上的人才對企業(yè)更有吸引力，而且趨勢越來越明顯。所以IT技術(shù)人員需要在掌握一門技術(shù)的同時(shí)掌握更多的技能！
3、人工智能、移動終端、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等專業(yè)大一新生。引起了企業(yè)的注意，所有這些都被幾個(gè)企業(yè)同時(shí)搶走了。
優(yōu)質(zhì)考試培訓(xùn)問答知識庫
