400-009-1906
模式识别和项目实战,应对企业各种场景

普通机构只有几种,尚学堂课程全面覆盖

人工智能就业岗位
更多职位等你来
有图有真相

尚学堂学员就业情况大曝光

就业明星:王** 月薪: 50000 年薪: 60万

2018年平均月薪 32550元,其中350名同学月薪 35000元以上

这,只是他们的起步薪水!

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一个让你轻松跃迁至年薪50—60万,甚至年薪百万的行业!

学习AI的痛点?我们帮你解决!

一碰到数学就头疼

一深入就看不懂,学不透

算法的学习,要学透一定会涉及到公式推导,我们课程线下会把机器学习三十大算法一一推导,让学生具备自行推导的算法的能力

学习过程中

有问题无人当面解答

课程授课老师为全日制,并有丰富线下代课经验老师,可以很深入浅出的讲解,当面回答学生问题,除了周末上课时间,平日也可以给同学进行面试以及工作中遇到问题的辅导

代码能力弱

缺乏实战项目经验

机器学习每个算法都会配有案例,让学生可以学以致用,不仅机器学学,包括深度学习,都有丰富的企业级实战项目,项目来自联想、华为、百度等知名企业。

面试

拿不到高薪

面试拿不到高薪,主要原因还是算法学习的不够深入,或者项目不会举一反三,课程中三十大机器学习算法都会深入剖析,多个角度给学生讲透,对于项目也会深入细致的讲解。

你的课程学习Tips
在校大学生
数学好,编程基础略差的

除了透彻理解好机器学习阶段,深度学习阶段课程外,平日python基础也可以适当注重下,上课老师讲解的python代码项目一定要敲几遍。有余力的话,课程内的大数据spark阶段也可以掌握好,作为加分项。

产品经理
数学弱,编程也弱,但从事互联网行业的

需要花费比其他同学更多的努力,不管是在代码练习上,还是算法理解,证明推导上,建议首先不必事无巨细,而是更宏观一点的掌握住重点的机器学习,深度学习原理,然后慢慢在练习代码过程中提高编程能力以及加深算法的理解。成为一个具备算法工程师水平的人工智能产品经理,这也是企业中急需的人才!

有工作经验的开发人员
有一定编程基础,数学弱

因为有一定的编程经验,那python代码理解起来不是难事,更要把重点放在机器学习算法理解,推导上,深度学习的内容以及项目上,python代码和大数据spark学习起来不用花太多经历,但是项目代码还是需要敲的。

在职BI大数据分析工程师
有一定数据处理数据分析能力的

因为有一定的代码能力,重点应放在机器学习算法推导和理解上,以及深度学习的学习和项目上。平时更多注意把学到的知识应用到工作的业务场景中,时刻在脑海中有举一反三和学以致用的思想。这样未来找工作也将会轻松一些。

在校大学生
数学好,编程基础略差的

除了透彻理解好机器学习阶段,深度学习阶段课程外,平日python基础也可以适当注重下,上课老师讲解的python代码项目一定要敲几遍。有余力的话,课程内的大数据spark阶段也可以掌握好,作为加分项。

产品经理
数学弱,编程也弱,但从事互联网行业的

需要花费比其他同学更多的努力,不管是在代码练习上,还是算法理解,证明推导上,建议首先不必事无巨细,而是更宏观一点的掌握住重点的机器学习,深度学习原理,然后慢慢在练习代码过程中提高编程能力以及加深算法的理解。成为一个具备算法工程师水平的人工智能产品经理,这也是企业中急需的人才!

有工作经验的开发人员
有一定编程基础,数学弱

因为有一定的编程经验,那python代码理解起来不是难事,更要把重点放在机器学习算法理解,推导上,深度学习的内容以及项目上,python代码和大数据spark学习起来不用花太多经历,但是项目代码还是需要敲的。

在职BI大数据分析工程师
有一定数据处理数据分析能力的

因为有一定的代码能力,重点应放在机器学习算法推导和理解上,以及深度学习的学习和项目上。平时更多注意把学到的知识应用到工作的业务场景中,时刻在脑海中有举一反三和学以致用的思想。这样未来找工作也将会轻松一些。

适合你的AI免费学习福利

01机器学习本质

免费索取

02环境安装配置

免费索取

03优化算法梯度下降法深入剖析

免费索取

04代码实战机器学习案例

免费索取

05模型评估代码实战

免费索取

06深度学习

免费索取
好的老师,必然带出优秀的你!
尚学堂AI课程十大优势
AI课程设计理念

数学基础

主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵这三大块讲解基础,方便大家后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。

Python基础

Python作为人工智能首选编程语言,随着人工智能时代的到来,Python开发效率非常高,Python有非常强大的第三方库。这里帮助大家打好python的基础以及人工智能常用库的使用方法,方便后面机器学习和深度学习代码实战时更好的理解代码实现

机器学习

三十大机器学习算法,从原理到推导进行一步步深入解析,同时包含对应算法的实战案例。本部分内容体现出算法工程师的高门槛,也是高薪就业的必经之路,我们通过全面深入透彻的讲解让大家对算法在脑海中构建成体系,知其然并知其所以然,成为优秀的人工智能工程师,可以hold住面试以及工作。

Spark MLlib

具人工智能需要大量的数据进行训练,所以课程教授大家一个大数据的优秀计算框架Spark,可以帮助大家去找工作时成为一个加分项(但不是必要项),同时会对Spark框架中的ML、MLlib这两个机器学习的算法库有着重的实战讲解。

深度学习

深度学习是实现机器学习的一种技术。随着深度学习的快速发展,人工智能才得以长足进步,课程会把深度学习从基础CNN、RNN到对抗生成网络等流行的算法和模型进行深入讲解,并且会全面的实战讲解TensorFlow、Keras、Caffe等深度学习框架。并用丰富的案例让大家可以对学过的知识融会贯通。

模式识别和项目实战

带你做时下热门的各种模式识别项目实战,并通过我们的教学让大家学习一个模式的同时可以举一反三,工作中可以轻松应对企业需求,成为合格图像识别工程师,推荐系统工程师,自然语音处理工程师等。(我们做人工智能是认真的、踏实的,不会把一些浅层机器学习算法小案例称之为项目)

AlphaGo核心技术

强化学习是一种重要人工智能方法,是AlphaGo的核心技术,是人工智能未来的方向,尚学堂旨在走在人工智能的前列,率先研发出本课程,限额赠送给报名的学员。

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带你做时下热门的实战项目

推荐系统项目

项目简介:

使用数据来自某互联网平台手机助手,项目目标通过机器学习所学知识挖掘平台手机用户喜好,给用户准确推荐手机软件,类似360手机助手、华为手机助手、百度手机助手推荐功能,做到实时个性化推荐

项目特色:

架构完善综合大项目,从前到后贯穿,利用分布式文件系统存储用户行为数据,使用Spark程序进行数据分析,利用分布式SQL来进行数据清洗,特征抽取,python脚本构建训练集,利用分布式机器学习算法训练模型,线上Web来调用使用模型

用户画像分析系统项目

项目简介

用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。通过用户调研去了解用户,根据他们的目标、行为和观点的差异,将他们区分为不同的类型,然后每种类型中抽取出典型特征,赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述,就形成了一个人物原型。通过人物原型,可以给用户更加精准的搜索和推荐结果。

项目特色

根据用户历史浏览数据,对用户进行行为分析,精准建模。通过用户模型,可以对用户进行精准推荐,精准投放广告

皮肤癌检测项目

项目简介

黑色素瘤,又称恶性黑色素瘤,是来源于黑色素细胞的一类恶性肿瘤,常见于皮肤,亦见于黏膜、眼脉络膜等部位。黑色素瘤是皮肤肿瘤中恶性程度最高的瘤种,容易出现远处转移。该疾病如果早期治疗,患者可以完全康复。可见早期诊断和治疗因而显得尤为重要。我们开发一款app,面向手机用户,你可以随时用app开个摄像头让机器医生帮我们看一看,这是不是皮肤癌的早期症状。

项目特色

面向手机用户,操作方便,利用深度学习高级框架Keras进行开发,代码简洁,训练时间短,模型准确率高。

自动聊天机器人项目

项目简介

聊天机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的程序。聊天机器人主要应用场景包括智能客服、虚拟机器人、智能手表、智能车载和智能家居。我们开发一款基于深度学习的中文聊天机器人,可在中文语义理解方面达到较高的准确率。

项目特色

基于深度学习的中文聊天机器人,项目涵盖了中文分词,语义分析,命名实体识别等中文NLP技术。

深度学习目标检测

项目简介

目标检测,工业界关注的主要是人脸,人,车这些对监控、交通等领域非常重要的目标。 我们将所有的方法都概括成:候选窗口 + 分类or回归。人在识别物体的时候,第一次可能只是知道这是一个单独的物体,也知道bounding box,但是不知道类别;当人类通过其他渠道学习到类别的时候,下一次就能够识别了;目标检测也是如此,我们不可能标注所有的物体的类别,我们将这种快速学习的机制引入。

项目特色

基于深度学习,使语意信息和分割结合,为目标检测提供信息,进行目标检测。

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2019AI课程大纲
第一阶段:数学基础

01 数据分析

02 概率论

03 线性代数及矩阵

第二阶段:Python基础

01 环境搭建

02 Python基础语法

03 Python常用库

04 Python机器学习模块

第三阶段:机器学习

01 机器学习

02 数据预处理

03 线性回归算法

04 KNN K近邻算法

05 逻辑回归算法

06 梯度下降算法

07 牛顿法与拟牛顿法

08 决策树算法

09 决策树算法

10 Adaboost算法

11 GBDT算法

12 XGboost和lightGBM算法

13 支持向量机

14 聚类算法

15 PCA主成分分析算法

16 LDA降维

17 MDS降维算法

18 ISO-map降维算法

19 LLE算法

20 SVD奇异值分解算法

21 ALS矩阵分解算法

22 FM 因子分解机

23 朴素贝叶斯算法

24 贝叶斯网络

25 隐马尔可夫模型

26 最大熵模型

27 EM算法

28 条件随机场

29 PLSA 主题模型

30 LDA主题模型

31 神经网络

第四阶段:大数据机器学习

01 Spark入门

02 Spark进阶

03 Spark MLlib模块

04 Spark ML模块

05 Spark SQL模块

06 Spark Streaming模块

07 案例

第五阶段:深度学习

01 深度学习Tensorflow基础

02 深度神经网络DNN

03 卷积神经网络CNN

04 循环神经网络RNN

05 自编码器AutoEncoder

06 对抗生成网络 GAN

07 Tensorflow框架进阶

08 Word2Vec词向量算法

09 Keras框架

10 案例

第六阶段:实战项目

01 推荐系统

02 用户画像

03 皮肤癌检测

04 自动聊天机器人

05 深度学习目标检测

06 人脸识别项目

07 图像风格迁移

08 机器翻译引擎构建